Analyse des données de qualité de l’eau de la rivière Pokemouche 2021
2024-05-13
0) Charger les données et les librairies
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## magrittr "2.0.3" NA
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## munsell "0.5.0" NA
## mvtnorm "1.2-4" NA
## nloptr "2.0.3" NA
## numDeriv "2016.8-1.1" NA
## patchwork "1.2.0" NA
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## pbkrtest "0.5.2" NA
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## pkgbuild "1.4.4" NA
## pkgconfig "2.0.3" NA
## pkgload "1.3.4" NA
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## praise "1.0.0" NA
## prettyunits "1.2.0" NA
## processx "3.8.4" NA
## progress "1.2.3" NA
## promises "1.3.0" NA
## ps "1.7.6" NA
## psych "2.4.1" NA
## purrr "1.0.2" NA
## quantreg "5.97" NA
## R6 "2.5.1" NA
## rappdirs "0.3.3" NA
## rattle "5.5.1" NA
## RColorBrewer "1.1-3" NA
## Rcpp "1.0.12" NA
## RcppEigen "0.3.4.0.0" NA
## readr "2.1.5" NA
## rematch2 "2.1.2" NA
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## rmarkdown "2.26" NA
## rpart "4.1.23" "recommended"
## rpart.plot "3.1.2" NA
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## scales "1.3.0" NA
## shiny "1.8.1.1" NA
## sourcetools "0.1.7-1" NA
## SparseM "1.81" NA
## statsr "0.3.0" NA
## stringi "1.8.3" NA
## stringr "1.5.1" NA
## testthat "3.2.1" NA
## tibble "3.2.1" NA
## tidyr "1.3.1" NA
## tidyselect "1.2.1" NA
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## xtable "1.8-4" NA
## yaml "2.3.8" NA
## base "4.3.2" "base"
## boot "1.3-28.1" "recommended"
## class "7.3-22" "recommended"
## cluster "2.1.4" "recommended"
## codetools "0.2-19" "recommended"
## compiler "4.3.2" "base"
## datasets "4.3.2" "base"
## foreign "0.8-85" "recommended"
## graphics "4.3.2" "base"
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## grid "4.3.2" "base"
## KernSmooth "2.23-22" "recommended"
## lattice "0.21-9" "recommended"
## MASS "7.3-60" "recommended"
## Matrix "1.6-1.1" "recommended"
## methods "4.3.2" "base"
## mgcv "1.9-0" "recommended"
## nlme "3.1-163" "recommended"
## nnet "7.3-19" "recommended"
## parallel "4.3.2" "base"
## rpart "4.1.21" "recommended"
## spatial "7.3-17" "recommended"
## splines "4.3.2" "base"
## stats "4.3.2" "base"
## stats4 "4.3.2" "base"
## survival "3.5-7" "recommended"
## tcltk "4.3.2" "base"
## tools "4.3.2" "base"
## translations "4.3.2" NA
## utils "4.3.2" "base"
## Depends
## abind "R (>= 1.5.0)"
## backports "R (>= 3.0.0)"
## base64enc "R (>= 2.9.0)"
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## bit "R (>= 2.9.2)"
## bit64 "R (>= 3.0.1), bit (>= 4.0.0), utils, methods, stats"
## bitops NA
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## broom "R (>= 3.5)"
## broom.helpers "R (>= 3.4)"
## bslib "R (>= 2.10)"
## cachem NA
## callr "R (>= 3.4)"
## car "R (>= 3.5.0), carData (>= 3.0-0)"
## carData "R (>= 3.5.0)"
## cli "R (>= 3.4)"
## clipr NA
## coda "R (>= 2.14.0)"
## colorspace "R (>= 3.0.0), methods"
## commonmark NA
## contfrac NA
## corrplot NA
## cowplot "R (>= 3.5.0)"
## cpp11 "R (>= 3.5.0)"
## crayon NA
## cubature NA
## desc "R (>= 3.4)"
## deSolve "R (>= 3.3.0)"
## diffobj "R (>= 3.1.0)"
## digest "R (>= 3.3.0)"
## dplyr "R (>= 3.5.0)"
## ellipsis "R (>= 3.2)"
## elliptic "R (>= 2.5.0)"
## evaluate "R (>= 3.0.2)"
## fansi "R (>= 3.1.0)"
## farver NA
## fastmap NA
## fontawesome "R (>= 3.3.0)"
## forcats "R (>= 3.4)"
## fs "R (>= 3.4)"
## generics "R (>= 3.2)"
## GGally "R (>= 3.1), ggplot2 (>= 3.4.4)"
## ggplot2 "R (>= 3.5)"
## ggpubr "R (>= 3.1.0), ggplot2 (>= 3.4.0)"
## ggrepel "R (>= 3.0.0), ggplot2 (>= 2.2.0)"
## ggsci "R (>= 3.5.0)"
## ggsignif NA
## ggstats NA
## glue "R (>= 3.6)"
## gridExtra NA
## gtable "R (>= 3.5)"
## haven "R (>= 3.6)"
## highr "R (>= 3.3.0)"
## hms NA
## htmltools "R (>= 2.14.1)"
## httpuv "R (>= 2.15.1)"
## hypergeo "R (>= 3.1.0),"
## isoband NA
## jquerylib NA
## jsonlite "methods"
## knitr "R (>= 3.3.0)"
## labeling NA
## labelled "R (>= 3.0)"
## later NA
## lifecycle "R (>= 3.6)"
## lme4 "R (>= 3.5.0), Matrix (>= 1.2-1), methods, stats"
## magrittr "R (>= 3.4.0)"
## MatrixModels "R (>= 3.6.0)"
## memoise NA
## mime NA
## minqa NA
## mnormt "R (>= 2.2.0)"
## munsell NA
## mvtnorm "R(>= 3.5.0)"
## nloptr NA
## numDeriv "R (>= 2.11.1)"
## patchwork NA
## pbapply "R (>= 3.2.0)"
## pbkrtest "R (>= 4.1.0), lme4 (>= 1.1.31)"
## pillar NA
## pkgbuild "R (>= 3.5)"
## pkgconfig NA
## pkgload "R (>= 3.4.0)"
## plyr "R (>= 3.1.0)"
## polynom NA
## praise NA
## prettyunits "R(>= 2.10)"
## processx "R (>= 3.4.0)"
## progress "R (>= 3.6)"
## promises NA
## ps "R (>= 3.4)"
## psych NA
## purrr "R (>= 3.5.0)"
## quantreg "R (>= 3.5), stats, SparseM"
## R6 "R (>= 3.0)"
## rappdirs "R (>= 3.2)"
## rattle "R (>= 3.5.0), tibble, bitops"
## RColorBrewer "R (>= 2.0.0)"
## Rcpp NA
## RcppEigen "R (>= 3.6.0)"
## readr "R (>= 3.6)"
## rematch2 NA
## rlang "R (>= 3.5.0)"
## rmarkdown "R (>= 3.0)"
## rpart "R (>= 2.15.0), graphics, stats, grDevices"
## rpart.plot "R (>= 3.4.0), rpart (>= 4.1-15)"
## rprojroot "R (>= 3.0.0)"
## rstatix "R (>= 3.3.0)"
## sass NA
## scales "R (>= 3.6)"
## shiny "R (>= 3.0.2), methods"
## sourcetools "R (>= 3.0.2)"
## SparseM "R (>= 2.15), methods"
## statsr "R (>= 3.3.0), BayesFactor"
## stringi "R (>= 3.4)"
## stringr "R (>= 3.6)"
## testthat "R (>= 3.6.0)"
## tibble "R (>= 3.4.0)"
## tidyr "R (>= 3.6)"
## tidyselect "R (>= 3.4)"
## tinytex NA
## tzdb "R (>= 3.5.0)"
## utf8 "R (>= 2.10)"
## vctrs "R (>= 3.5.0)"
## viridisLite "R (>= 2.10)"
## vroom "R (>= 3.6)"
## waldo "R (>= 3.6)"
## withr "R (>= 3.5.0)"
## xfun NA
## XML "R (>= 4.0.0), methods, utils"
## xtable "R (>= 2.10.0)"
## yaml NA
## base NA
## boot "R (>= 3.0.0), graphics, stats"
## class "R (>= 3.0.0), stats, utils"
## cluster "R (>= 3.5.0)"
## codetools "R (>= 2.1)"
## compiler NA
## datasets NA
## foreign "R (>= 4.0.0)"
## graphics NA
## grDevices NA
## grid NA
## KernSmooth "R (>= 2.5.0), stats"
## lattice "R (>= 4.0.0)"
## MASS "R (>= 4.0), grDevices, graphics, stats, utils"
## Matrix "R (>= 3.5.0), methods"
## methods NA
## mgcv "R (>= 3.6.0), nlme (>= 3.1-64)"
## nlme "R (>= 3.5.0)"
## nnet "R (>= 3.0.0), stats, utils"
## parallel NA
## rpart "R (>= 2.15.0), graphics, stats, grDevices"
## spatial "R (>= 3.0.0), graphics, stats, utils"
## splines NA
## stats NA
## stats4 NA
## survival "R (>= 3.5.0)"
## tcltk NA
## tools NA
## translations NA
## utils NA
## Imports
## abind "methods, utils"
## backports NA
## base64enc NA
## BayesFactor "pbapply, mvtnorm, stringr, utils, graphics, MatrixModels, Rcpp\n(>= 0.11.2), methods, hypergeo"
## bit NA
## bit64 NA
## bitops NA
## brio NA
## broom "backports, dplyr (>= 1.0.0), ellipsis, generics (>= 0.0.2),\nglue, lifecycle, purrr, rlang, stringr, tibble (>= 3.0.0),\ntidyr (>= 1.0.0)"
## broom.helpers "broom (>= 0.8), cli, dplyr, labelled, lifecycle, purrr, rlang\n(>= 1.0.1), stats, stringr, tibble, tidyr"
## bslib "base64enc, cachem, fastmap (>= 1.1.1), grDevices, htmltools\n(>= 0.5.8), jquerylib (>= 0.1.3), jsonlite, lifecycle, memoise\n(>= 2.0.1), mime, rlang, sass (>= 0.4.9)"
## cachem "rlang, fastmap (>= 1.1.1)"
## callr "processx (>= 3.6.1), R6, utils"
## car "abind, MASS, mgcv, nnet, pbkrtest (>= 0.4-4), quantreg,\ngrDevices, utils, stats, graphics, lme4 (>= 1.1-27.1), nlme,\nscales"
## carData NA
## cli "utils"
## clipr "utils"
## coda "lattice"
## colorspace "graphics, grDevices, stats"
## commonmark NA
## contfrac NA
## corrplot NA
## cowplot "ggplot2 (>= 3.4.0), grid, gtable, grDevices, methods, rlang,\nscales"
## cpp11 NA
## crayon "grDevices, methods, utils"
## cubature "Rcpp"
## desc "cli, R6, utils"
## deSolve "methods, graphics, grDevices, stats"
## diffobj "crayon (>= 1.3.2), tools, methods, utils, stats"
## digest "utils"
## dplyr "cli (>= 3.4.0), generics, glue (>= 1.3.2), lifecycle (>=\n1.0.3), magrittr (>= 1.5), methods, pillar (>= 1.9.0), R6,\nrlang (>= 1.1.0), tibble (>= 3.2.0), tidyselect (>= 1.2.0),\nutils, vctrs (>= 0.6.4)"
## ellipsis "rlang (>= 0.3.0)"
## elliptic "MASS"
## evaluate "methods"
## fansi "grDevices, utils"
## farver NA
## fastmap NA
## fontawesome "rlang (>= 1.0.6), htmltools (>= 0.5.1.1)"
## forcats "cli (>= 3.4.0), glue, lifecycle, magrittr, rlang (>= 1.0.0),\ntibble"
## fs "methods"
## generics "methods"
## GGally "dplyr (>= 1.0.0), tidyr (>= 1.3.0), grDevices, grid, ggstats,\ngtable (>= 0.2.0), lifecycle, plyr (>= 1.8.3), progress,\nRColorBrewer, rlang, scales (>= 1.1.0), utils, magrittr"
## ggplot2 "cli, glue, grDevices, grid, gtable (>= 0.1.1), isoband,\nlifecycle (> 1.0.1), MASS, mgcv, rlang (>= 1.1.0), scales (>=\n1.3.0), stats, tibble, vctrs (>= 0.6.0), withr (>= 2.5.0)"
## ggpubr "ggrepel (>= 0.9.2), grid, ggsci, stats, utils, tidyr (>=\n1.3.0), purrr, dplyr (>= 0.7.1), cowplot (>= 1.1.1), ggsignif,\nscales, gridExtra, glue, polynom, rlang (>= 0.4.6), rstatix (>=\n0.7.2), tibble, magrittr"
## ggrepel "grid, Rcpp, rlang (>= 0.3.0), scales (>= 0.5.0), withr (>=\n2.5.0)"
## ggsci "ggplot2 (>= 2.0.0), grDevices, scales"
## ggsignif "ggplot2 (>= 3.3.5)"
## ggstats "broom.helpers (>= 1.14.0), cli, dplyr, forcats, ggplot2 (>=\n3.4.0), lifecycle, magrittr, patchwork, purrr, rlang, scales,\nstats, stringr, tidyr"
## glue "methods"
## gridExtra "gtable, grid, grDevices, graphics, utils"
## gtable "cli, glue, grid, lifecycle, rlang (>= 1.1.0)"
## haven "cli (>= 3.0.0), forcats (>= 0.2.0), hms, lifecycle, methods,\nreadr (>= 0.1.0), rlang (>= 0.4.0), tibble, tidyselect, vctrs\n(>= 0.3.0)"
## highr "xfun (>= 0.18)"
## hms "lifecycle, methods, pkgconfig, rlang (>= 1.0.2), vctrs (>=\n0.3.8)"
## htmltools "base64enc, digest, fastmap (>= 1.1.0), grDevices, rlang (>=\n1.0.0), utils"
## httpuv "later (>= 0.8.0), promises, R6, Rcpp (>= 1.0.7), utils"
## hypergeo "elliptic (>= 1.3-5), contfrac (>= 1.1-9), deSolve"
## isoband "grid, utils"
## jquerylib "htmltools"
## jsonlite NA
## knitr "evaluate (>= 0.15), highr, methods, tools, xfun (>= 0.43),\nyaml (>= 2.1.19)"
## labeling "stats, graphics"
## labelled "haven (>= 2.4.1), dplyr (>= 1.0.0), lifecycle, rlang, vctrs,\nstringr, tidyr"
## later "Rcpp (>= 0.12.9), rlang"
## lifecycle "cli (>= 3.4.0), glue, rlang (>= 1.1.0)"
## lme4 "graphics, grid, splines, utils, parallel, MASS, lattice, boot,\nnlme (>= 3.1-123), minqa (>= 1.1.15), nloptr (>= 1.0.4)"
## magrittr NA
## MatrixModels "stats, methods, Matrix (>= 1.6-0)"
## memoise "rlang (>= 0.4.10), cachem"
## mime "tools"
## minqa "Rcpp (>= 0.9.10)"
## mnormt NA
## munsell "colorspace, methods"
## mvtnorm "stats"
## nloptr NA
## numDeriv NA
## patchwork "ggplot2 (>= 3.0.0), gtable, grid, stats, grDevices, utils,\ngraphics, rlang, cli"
## pbapply "parallel"
## pbkrtest "broom, dplyr, MASS, Matrix (>= 1.2.3), methods, numDeriv,\nparallel"
## pillar "cli (>= 2.3.0), fansi, glue, lifecycle, rlang (>= 1.0.2), utf8\n(>= 1.1.0), utils, vctrs (>= 0.5.0)"
## pkgbuild "callr (>= 3.2.0), cli (>= 3.4.0), desc, processx, R6"
## pkgconfig "utils"
## pkgload "cli (>= 3.3.0), crayon, desc, fs, glue, methods, pkgbuild,\nrlang (>= 1.1.1), rprojroot, utils, withr (>= 2.4.3)"
## plyr "Rcpp (>= 0.11.0)"
## polynom "stats, graphics"
## praise NA
## prettyunits NA
## processx "ps (>= 1.2.0), R6, utils"
## progress "crayon, hms, prettyunits, R6"
## promises "fastmap (>= 1.1.0), later, magrittr (>= 1.5), R6, Rcpp, rlang,\nstats"
## ps "utils"
## psych "mnormt,parallel,stats,graphics,grDevices,methods,lattice,nlme"
## purrr "cli (>= 3.6.1), lifecycle (>= 1.0.3), magrittr (>= 1.5.0),\nrlang (>= 1.1.1), vctrs (>= 0.6.3)"
## quantreg "methods, graphics, Matrix, MatrixModels, survival, MASS"
## R6 NA
## rappdirs NA
## rattle "stats, utils, ggplot2, grDevices, graphics, magrittr, methods,\nstringi, stringr, tidyr, dplyr, XML, rpart.plot"
## RColorBrewer NA
## Rcpp "methods, utils"
## RcppEigen "Rcpp (>= 0.11.0), stats, utils"
## readr "cli (>= 3.2.0), clipr, crayon, hms (>= 0.4.1), lifecycle (>=\n0.2.0), methods, R6, rlang, tibble, utils, vroom (>= 1.6.0)"
## rematch2 "tibble"
## rlang "utils"
## rmarkdown "bslib (>= 0.2.5.1), evaluate (>= 0.13), fontawesome (>=\n0.5.0), htmltools (>= 0.5.1), jquerylib, jsonlite, knitr (>=\n1.43), methods, tinytex (>= 0.31), tools, utils, xfun (>=\n0.36), yaml (>= 2.1.19)"
## rpart NA
## rpart.plot NA
## rprojroot NA
## rstatix "stats, utils, tidyr (>= 1.0.0), purrr, broom (>= 0.7.4), rlang\n(>= 0.3.1), tibble (>= 2.1.3), dplyr (>= 0.7.1), magrittr,\ncorrplot, tidyselect (>= 1.2.0), car, generics (>= 0.0.2)"
## sass "fs (>= 1.2.4), rlang (>= 0.4.10), htmltools (>= 0.5.1), R6,\nrappdirs"
## scales "cli, farver (>= 2.0.3), glue, labeling, lifecycle, munsell (>=\n0.5), R6, RColorBrewer, rlang (>= 1.0.0), viridisLite"
## shiny "utils, grDevices, httpuv (>= 1.5.2), mime (>= 0.3), jsonlite\n(>= 0.9.16), xtable, fontawesome (>= 0.4.0), htmltools (>=\n0.5.4), R6 (>= 2.0), sourcetools, later (>= 1.0.0), promises\n(>= 1.1.0), tools, crayon, rlang (>= 0.4.10), fastmap (>=\n1.1.1), withr, commonmark (>= 1.7), glue (>= 1.3.2), bslib (>=\n0.3.0), cachem, lifecycle (>= 0.2.0)"
## sourcetools NA
## SparseM "graphics, stats, utils"
## statsr "dplyr, rmarkdown, knitr, ggplot2, broom, gridExtra, shiny,\ncubature, tidyr, tibble, utils"
## stringi "tools, utils, stats"
## stringr "cli, glue (>= 1.6.1), lifecycle (>= 1.0.3), magrittr, rlang\n(>= 1.0.0), stringi (>= 1.5.3), vctrs (>= 0.4.0)"
## testthat "brio (>= 1.1.3), callr (>= 3.7.3), cli (>= 3.6.1), desc (>=\n1.4.2), digest (>= 0.6.33), evaluate (>= 0.21), jsonlite (>=\n1.8.7), lifecycle (>= 1.0.3), magrittr (>= 2.0.3), methods,\npkgload (>= 1.3.2.1), praise (>= 1.0.0), processx (>= 3.8.2),\nps (>= 1.7.5), R6 (>= 2.5.1), rlang (>= 1.1.1), utils, waldo\n(>= 0.5.1), withr (>= 2.5.0)"
## tibble "fansi (>= 0.4.0), lifecycle (>= 1.0.0), magrittr, methods,\npillar (>= 1.8.1), pkgconfig, rlang (>= 1.0.2), utils, vctrs\n(>= 0.4.2)"
## tidyr "cli (>= 3.4.1), dplyr (>= 1.0.10), glue, lifecycle (>= 1.0.3),\nmagrittr, purrr (>= 1.0.1), rlang (>= 1.1.1), stringr (>=\n1.5.0), tibble (>= 2.1.1), tidyselect (>= 1.2.0), utils, vctrs\n(>= 0.5.2)"
## tidyselect "cli (>= 3.3.0), glue (>= 1.3.0), lifecycle (>= 1.0.3), rlang\n(>= 1.0.4), vctrs (>= 0.5.2), withr"
## tinytex "xfun (>= 0.29)"
## tzdb NA
## utf8 NA
## vctrs "cli (>= 3.4.0), glue, lifecycle (>= 1.0.3), rlang (>= 1.1.0)"
## viridisLite NA
## vroom "bit64, cli (>= 3.2.0), crayon, glue, hms, lifecycle (>=\n1.0.3), methods, rlang (>= 0.4.2), stats, tibble (>= 2.0.0),\ntidyselect, tzdb (>= 0.1.1), vctrs (>= 0.2.0), withr"
## waldo "cli, diffobj (>= 0.3.4), fansi, glue, methods, rematch2, rlang\n(>= 1.0.0), tibble"
## withr "graphics, grDevices,"
## xfun "grDevices, stats, tools"
## XML NA
## xtable "stats, utils"
## yaml NA
## base NA
## boot NA
## class "MASS"
## cluster "graphics, grDevices, stats, utils"
## codetools NA
## compiler NA
## datasets NA
## foreign "methods, utils, stats"
## graphics "grDevices"
## grDevices NA
## grid "grDevices, utils"
## KernSmooth NA
## lattice "grid, grDevices, graphics, stats, utils"
## MASS "methods"
## Matrix "grDevices, graphics, grid, lattice, stats, utils"
## methods "utils, stats"
## mgcv "methods, stats, graphics, Matrix, splines, utils"
## nlme "graphics, stats, utils, lattice"
## nnet NA
## parallel "tools, compiler"
## rpart NA
## spatial NA
## splines "graphics, stats"
## stats "utils, grDevices, graphics"
## stats4 "graphics, methods, stats"
## survival "graphics, Matrix, methods, splines, stats, utils"
## tcltk "utils"
## tools NA
## translations NA
## utils NA
## LinkingTo
## abind NA
## backports NA
## base64enc NA
## BayesFactor "Rcpp (>= 0.11.2), RcppEigen (>= 0.3.2.2.0)"
## bit NA
## bit64 NA
## bitops NA
## brio NA
## broom NA
## broom.helpers NA
## bslib NA
## cachem NA
## callr NA
## car NA
## carData NA
## cli NA
## clipr NA
## coda NA
## colorspace NA
## commonmark NA
## contfrac NA
## corrplot NA
## cowplot NA
## cpp11 NA
## crayon NA
## cubature "Rcpp"
## desc NA
## deSolve NA
## diffobj NA
## digest NA
## dplyr NA
## ellipsis NA
## elliptic NA
## evaluate NA
## fansi NA
## farver NA
## fastmap NA
## fontawesome NA
## forcats NA
## fs NA
## generics NA
## GGally NA
## ggplot2 NA
## ggpubr NA
## ggrepel "Rcpp"
## ggsci NA
## ggsignif NA
## ggstats NA
## glue NA
## gridExtra NA
## gtable NA
## haven "cpp11"
## highr NA
## hms NA
## htmltools NA
## httpuv "later, Rcpp"
## hypergeo NA
## isoband NA
## jquerylib NA
## jsonlite NA
## knitr NA
## labeling NA
## labelled NA
## later "Rcpp"
## lifecycle NA
## lme4 "Rcpp (>= 0.10.5), RcppEigen (>= 0.3.3.9.4), Matrix"
## magrittr NA
## MatrixModels NA
## memoise NA
## mime NA
## minqa "Rcpp"
## mnormt NA
## munsell NA
## mvtnorm NA
## nloptr "testthat"
## numDeriv NA
## patchwork NA
## pbapply NA
## pbkrtest NA
## pillar NA
## pkgbuild NA
## pkgconfig NA
## pkgload NA
## plyr "Rcpp"
## polynom NA
## praise NA
## prettyunits NA
## processx NA
## progress NA
## promises "later, Rcpp"
## ps NA
## psych NA
## purrr "cli"
## quantreg NA
## R6 NA
## rappdirs NA
## rattle NA
## RColorBrewer NA
## Rcpp NA
## RcppEigen "Rcpp"
## readr "cpp11, tzdb (>= 0.1.1)"
## rematch2 NA
## rlang NA
## rmarkdown NA
## rpart NA
## rpart.plot NA
## rprojroot NA
## rstatix NA
## sass NA
## scales NA
## shiny NA
## sourcetools NA
## SparseM NA
## statsr NA
## stringi NA
## stringr NA
## testthat NA
## tibble NA
## tidyr "cpp11 (>= 0.4.0)"
## tidyselect NA
## tinytex NA
## tzdb "cpp11 (>= 0.4.2)"
## utf8 NA
## vctrs NA
## viridisLite NA
## vroom "cpp11 (>= 0.2.0), progress (>= 1.2.1), tzdb (>= 0.1.1)"
## waldo NA
## withr NA
## xfun NA
## XML NA
## xtable NA
## yaml NA
## base NA
## boot NA
## class NA
## cluster NA
## codetools NA
## compiler NA
## datasets NA
## foreign NA
## graphics NA
## grDevices NA
## grid NA
## KernSmooth NA
## lattice NA
## MASS NA
## Matrix NA
## methods NA
## mgcv NA
## nlme NA
## nnet NA
## parallel NA
## rpart NA
## spatial NA
## splines NA
## stats NA
## stats4 NA
## survival NA
## tcltk NA
## tools NA
## translations NA
## utils NA
## Suggests
## abind NA
## backports NA
## base64enc NA
## BayesFactor "doMC, foreach, testthat, knitr, markdown, rmarkdown, arm,\nlme4, xtable, languageR"
## bit "testthat (>= 0.11.0), roxygen2, knitr, rmarkdown,\nmicrobenchmark, bit64 (>= 4.0.0), ff (>= 4.0.0)"
## bit64 NA
## bitops NA
## brio "covr, testthat (>= 3.0.0)"
## broom "AER, AUC, bbmle, betareg, biglm, binGroup, boot, btergm (>=\n1.10.6), car, carData, caret, cluster, cmprsk, coda, covr, drc,\ne1071, emmeans, epiR, ergm (>= 3.10.4), fixest (>= 0.9.0), gam\n(>= 1.15), gee, geepack, ggplot2, glmnet, glmnetUtils, gmm,\nHmisc, irlba, interp, joineRML, Kendall, knitr, ks, Lahman,\nlavaan, leaps, lfe, lm.beta, lme4, lmodel2, lmtest (>= 0.9.38),\nlsmeans, maps, margins, MASS, mclust, mediation, metafor, mfx,\nmgcv, mlogit, modeldata, modeltests, muhaz, multcomp, network,\nnnet, orcutt (>= 2.2), ordinal, plm, poLCA, psych, quantreg,\nrmarkdown, robust, robustbase, rsample, sandwich, sp, spdep (>=\n1.1), spatialreg, speedglm, spelling, survey, survival,\nsystemfit, testthat (>= 2.1.0), tseries, vars, zoo"
## broom.helpers "betareg, biglm, biglmm, brms (>= 2.13.0), broom.mixed,\ncmprsk, covr, datasets, effects, emmeans, fixest (>= 0.10.0),\nforcats, gam, gee, geepack, ggplot2, ggeffects, ggstats (>=\n0.2.1), glmmTMB, glue, gt, gtsummary (>= 1.6.3), knitr, lavaan,\nlfe, lme4 (>= 1.1.28), logitr (>= 0.8.0), marginaleffects (>=\n0.10.0), margins, MASS, mgcv, mice, multgee, nnet, ordinal,\nparameters, parsnip, patchwork, plm, pscl, rmarkdown, rstanarm,\nscales, spelling, survey, survival, testthat, tidycmprsk, VGAM"
## bslib "bsicons, curl, fontawesome, future, ggplot2, knitr, magrittr,\nrappdirs, rmarkdown (>= 2.7), shiny (>= 1.8.1), testthat,\nthematic, withr"
## cachem "testthat"
## callr "asciicast (>= 2.3.1), cli (>= 1.1.0), mockery, ps, rprojroot,\nspelling, testthat (>= 3.2.0), withr (>= 2.3.0)"
## car "alr4, boot, coxme, effects, knitr, leaps, lmtest, Matrix,\nMatrixModels, mvtnorm, rgl (>= 0.111.3), rio, sandwich,\nSparseM, survival, survey"
## carData "car (>= 3.0-0)"
## cli "callr, covr, crayon, digest, glue (>= 1.6.0), grDevices,\nhtmltools, htmlwidgets, knitr, methods, mockery, processx, ps\n(>= 1.3.4.9000), rlang (>= 1.0.2.9003), rmarkdown, rprojroot,\nrstudioapi, testthat, tibble, whoami, withr"
## clipr "covr, knitr, rmarkdown, rstudioapi (>= 0.5), testthat (>=\n2.0.0)"
## coda NA
## colorspace "datasets, utils, KernSmooth, MASS, kernlab, mvtnorm, vcd,\ntcltk, shiny, shinyjs, ggplot2, dplyr, scales, grid, png, jpeg,\nknitr, rmarkdown, RColorBrewer, rcartocolor, scico, viridis,\nwesanderson"
## commonmark "curl, testthat, xml2"
## contfrac NA
## corrplot "seriation, knitr, RColorBrewer, rmarkdown, magrittr,\nprettydoc, testthat"
## cowplot "Cairo, covr, dplyr, forcats, gridGraphics (>= 0.4-0), knitr,\nlattice, magick, maps, PASWR, patchwork, rmarkdown, ragg,\ntestthat (>= 1.0.0), tidyr, vdiffr (>= 0.3.0), VennDiagram"
## cpp11 "bench, brio, callr, cli, covr, decor, desc, ggplot2, glue,\nknitr, lobstr, mockery, progress, rmarkdown, scales, Rcpp,\ntestthat (>= 3.2.0), tibble, utils, vctrs, withr"
## crayon "mockery, rstudioapi, testthat, withr"
## cubature "testthat, knitr, mvtnorm, benchr, rmarkdown"
## desc "callr, covr, gh, spelling, testthat, whoami, withr"
## deSolve "scatterplot3d, FME"
## diffobj "knitr, rmarkdown"
## digest "tinytest, simplermarkdown"
## dplyr "bench, broom, callr, covr, DBI, dbplyr (>= 2.2.1), ggplot2,\nknitr, Lahman, lobstr, microbenchmark, nycflights13, purrr,\nrmarkdown, RMySQL, RPostgreSQL, RSQLite, stringi (>= 1.7.6),\ntestthat (>= 3.1.5), tidyr (>= 1.3.0), withr"
## ellipsis "covr, testthat"
## elliptic "emulator, calibrator (>= 1.2-8)"
## evaluate "covr, ggplot2, lattice, rlang, testthat (>= 3.0.0), withr"
## fansi "unitizer, knitr, rmarkdown"
## farver "covr, testthat (>= 3.0.0)"
## fastmap "testthat (>= 2.1.1)"
## fontawesome "covr, dplyr (>= 1.0.8), knitr (>= 1.31), testthat (>= 3.0.0),\nrsvg"
## forcats "covr, dplyr, ggplot2, knitr, readr, rmarkdown, testthat (>=\n3.0.0), withr"
## fs "covr, crayon, knitr, pillar (>= 1.0.0), rmarkdown, spelling,\ntestthat (>= 3.0.0), tibble (>= 1.1.0), vctrs (>= 0.3.0), withr"
## generics "covr, pkgload, testthat (>= 3.0.0), tibble, withr"
## GGally "broom (>= 0.7.0), broom.helpers (>= 1.3.0), chemometrics,\ngeosphere (>= 1.5-1), ggforce, Hmisc, igraph (>= 1.0.1),\nintergraph (>= 2.0-2), labelled, maps (>= 3.1.0), mapproj,\nnnet, network (>= 1.17.1), scagnostics, sna (>= 2.3-2),\nsurvival, rmarkdown, roxygen2, testthat, crosstalk, knitr,\nspelling, emmeans, vdiffr"
## ggplot2 "covr, dplyr, ggplot2movies, hexbin, Hmisc, knitr, mapproj,\nmaps, multcomp, munsell, nlme, profvis, quantreg, ragg (>=\n1.2.6), RColorBrewer, rmarkdown, rpart, sf (>= 0.7-3), svglite\n(>= 2.1.2), testthat (>= 3.1.2), vdiffr (>= 1.0.6), xml2"
## ggpubr "grDevices, knitr, RColorBrewer, gtable, testthat"
## ggrepel "knitr, rmarkdown, testthat, svglite, vdiffr, gridExtra, ggpp,\npatchwork, devtools, prettydoc, ggbeeswarm, dplyr, magrittr,\nreadr, stringr"
## ggsci "gridExtra, knitr, ragg, reshape2, rmarkdown"
## ggsignif "knitr, rmarkdown, testthat, vdiffr (>= 1.0.2)"
## ggstats "betareg, broom, emmeans, glue, knitr, labelled (>= 2.11.0),\nreshape, rmarkdown, nnet, parameters, pscl, testthat (>=\n3.0.0), spelling, survey, survival, vdiffr"
## glue "crayon, DBI (>= 1.2.0), dplyr, knitr, magrittr, rlang,\nrmarkdown, RSQLite, testthat (>= 3.2.0), vctrs (>= 0.3.0),\nwaldo (>= 0.3.0), withr"
## gridExtra "ggplot2, egg, lattice, knitr, testthat"
## gtable "covr, ggplot2, knitr, profvis, rmarkdown, testthat (>= 3.0.0)"
## haven "covr, crayon, fs, knitr, pillar (>= 1.4.0), rmarkdown,\ntestthat (>= 3.0.0), utf8"
## highr "knitr, markdown, testit"
## hms "crayon, lubridate, pillar (>= 1.1.0), testthat (>= 3.0.0)"
## htmltools "Cairo, markdown, ragg, shiny, testthat, withr"
## httpuv "callr, curl, testthat, websocket"
## hypergeo NA
## isoband "covr, ggplot2, knitr, magick, microbenchmark, rmarkdown, sf,\ntestthat, xml2"
## jquerylib "testthat"
## jsonlite "httr, vctrs, testthat, knitr, rmarkdown, R.rsp, sf"
## knitr "bslib, codetools, DBI (>= 0.4-1), digest, formatR, gifski,\ngridSVG, htmlwidgets (>= 0.7), jpeg, JuliaCall (>= 0.11.1),\nmagick, markdown (>= 1.3), png, ragg, reticulate (>= 1.4), rgl\n(>= 0.95.1201), rlang, rmarkdown, sass, showtext, styler (>=\n1.2.0), targets (>= 0.6.0), testit, tibble, tikzDevice (>=\n0.10), tinytex (>= 0.46), webshot, rstudioapi, svglite"
## labeling NA
## labelled "testthat, knitr, rmarkdown, questionr, snakecase, utf8, covr,\nspelling"
## later "knitr, rmarkdown, testthat (>= 2.1.0)"
## lifecycle "covr, crayon, knitr, lintr, rmarkdown, testthat (>= 3.0.1),\ntibble, tidyverse, tools, vctrs, withr"
## lme4 "knitr, rmarkdown, MEMSS, testthat (>= 0.8.1), ggplot2,\nmlmRev, optimx (>= 2013.8.6), gamm4, pbkrtest, HSAUR3,\nnumDeriv, car, dfoptim, mgcv, statmod, rr2, semEff, tibble,\nmerDeriv"
## magrittr "covr, knitr, rlang, rmarkdown, testthat"
## MatrixModels NA
## memoise "digest, aws.s3, covr, googleAuthR, googleCloudStorageR, httr,\ntestthat"
## mime NA
## minqa NA
## mnormt NA
## munsell "ggplot2, testthat"
## mvtnorm "qrng, numDeriv"
## nloptr "knitr, rmarkdown, xml2, testthat (>= 3.0.0), covr"
## numDeriv NA
## patchwork "knitr, rmarkdown, gridGraphics, gridExtra, ragg, testthat (>=\n2.1.0), vdiffr, covr, png"
## pbapply "shiny, future, future.apply"
## pbkrtest "knitr"
## pillar "bit64, DBI, debugme, DiagrammeR, dplyr, formattable, ggplot2,\nknitr, lubridate, nanotime, nycflights13, palmerpenguins,\nrmarkdown, scales, stringi, survival, testthat (>= 3.1.1),\ntibble, units (>= 0.7.2), vdiffr, withr"
## pkgbuild "covr, cpp11, knitr, mockery, Rcpp, rmarkdown, testthat (>=\n3.0.0), withr (>= 2.3.0)"
## pkgconfig "covr, testthat, disposables (>= 1.0.3)"
## pkgload "bitops, covr, mathjaxr, mockr, pak, Rcpp, remotes,\nrstudioapi, testthat (>= 3.1.0)"
## plyr "abind, covr, doParallel, foreach, iterators, itertools,\ntcltk, testthat"
## polynom "knitr, rmarkdown"
## praise "testthat"
## prettyunits "codetools, covr, testthat"
## processx "callr (>= 3.7.3), cli (>= 3.3.0), codetools, covr, curl,\ndebugme, parallel, rlang (>= 1.0.2), testthat (>= 3.0.0),\nwebfakes, withr"
## progress "Rcpp, testthat (>= 3.0.0), withr"
## promises "future (>= 1.21.0), knitr, purrr, rmarkdown, spelling,\ntestthat, vembedr"
## ps "callr, covr, curl, pillar, pingr, processx (>= 3.1.0), R6,\nrlang, testthat (>= 3.0.0), webfakes"
## psych "psychTools, GPArotation, lavaan, lme4, Rcsdp, graph, knitr,\nRgraphviz"
## purrr "covr, dplyr (>= 0.7.8), httr, knitr, lubridate, rmarkdown,\ntestthat (>= 3.0.0), tibble, tidyselect"
## quantreg "interp, rgl, logspline, nor1mix, Formula, zoo, R.rsp, conquer"
## R6 "testthat, pryr"
## rappdirs "roxygen2, testthat (>= 3.0.0), covr, withr"
## rattle "pmml (>= 1.2.13), colorspace, ada, amap, arules, arulesViz,\nbiclust, cairoDevice, cba, cluster, corrplot, descr, doBy,\ne1071, ellipse, fBasics, foreign, fpc, gdata, ggdendro, gplots,\ngrid, gridExtra, gtools, Hmisc, janitor, kernlab, Matrix, mice,\nnnet, party, plyr, psych, RGtk2, randomForest, RColorBrewer,\nreadxl, reshape, ROCR, RODBC, rpart, scales, SnowballC,\nsurvival, timeDate, tm, xgboost"
## RColorBrewer NA
## Rcpp "tinytest, inline, rbenchmark, pkgKitten (>= 0.1.2)"
## RcppEigen "Matrix, inline, tinytest, pkgKitten, microbenchmark"
## readr "covr, curl, datasets, knitr, rmarkdown, spelling, stringi,\ntestthat (>= 3.2.0), tzdb (>= 0.1.1), waldo, withr, xml2"
## rematch2 "covr, testthat"
## rlang "cli (>= 3.1.0), covr, crayon, fs, glue, knitr, magrittr,\nmethods, pillar, rmarkdown, stats, testthat (>= 3.0.0), tibble,\nusethis, vctrs (>= 0.2.3), withr"
## rmarkdown "digest, dygraphs, fs, rsconnect, downlit (>= 0.4.0), katex\n(>= 1.4.0), sass (>= 0.4.0), shiny (>= 1.6.0), testthat (>=\n3.0.3), tibble, vctrs, cleanrmd, withr (>= 2.4.2)"
## rpart "survival"
## rpart.plot "earth (>= 5.1.2)"
## rprojroot "covr, knitr, lifecycle, mockr, rlang, rmarkdown, testthat (>=\n3.0.0), withr"
## rstatix "knitr, rmarkdown, ggpubr, graphics, emmeans, coin, boot,\ntestthat, spelling"
## sass "testthat, knitr, rmarkdown, withr, shiny, curl"
## scales "bit64, covr, dichromat, ggplot2, hms (>= 0.5.0), stringi,\ntestthat (>= 3.0.0)"
## shiny "datasets, DT, Cairo (>= 1.5-5), testthat (>= 3.0.0), knitr\n(>= 1.6), markdown, rmarkdown, ggplot2, reactlog (>= 1.0.0),\nmagrittr, yaml, future, dygraphs, ragg, showtext, sass"
## sourcetools "testthat"
## SparseM NA
## statsr "spelling, HistData, testthat (>= 3.0.0)"
## stringi NA
## stringr "covr, dplyr, gt, htmltools, htmlwidgets, knitr, rmarkdown,\ntestthat (>= 3.0.0), tibble"
## testthat "covr, curl (>= 0.9.5), diffviewer (>= 0.1.0), knitr,\nrmarkdown, rstudioapi, shiny, usethis, vctrs (>= 0.1.0), xml2"
## tibble "bench, bit64, blob, brio, callr, cli, covr, crayon (>=\n1.3.4), DiagrammeR, dplyr, evaluate, formattable, ggplot2,\nhere, hms, htmltools, knitr, lubridate, mockr, nycflights13,\npkgbuild, pkgload, purrr, rmarkdown, stringi, testthat (>=\n3.0.2), tidyr, withr"
## tidyr "covr, data.table, knitr, readr, repurrrsive (>= 1.1.0),\nrmarkdown, testthat (>= 3.0.0)"
## tidyselect "covr, crayon, dplyr, knitr, magrittr, rmarkdown, stringr,\ntestthat (>= 3.1.1), tibble (>= 2.1.3)"
## tinytex "testit, rstudioapi"
## tzdb "covr, testthat (>= 3.0.0)"
## utf8 "cli, covr, knitr, rlang, rmarkdown, testthat (>= 3.0.0),\nwithr"
## vctrs "bit64, covr, crayon, dplyr (>= 0.8.5), generics, knitr,\npillar (>= 1.4.4), pkgdown (>= 2.0.1), rmarkdown, testthat (>=\n3.0.0), tibble (>= 3.1.3), waldo (>= 0.2.0), withr, xml2,\nzeallot"
## viridisLite "hexbin (>= 1.27.0), ggplot2 (>= 1.0.1), testthat, covr"
## vroom "archive, bench (>= 1.1.0), covr, curl, dplyr, forcats, fs,\nggplot2, knitr, patchwork, prettyunits, purrr, rmarkdown,\nrstudioapi, scales, spelling, testthat (>= 2.1.0), tidyr,\nutils, waldo, xml2"
## waldo "covr, R6, testthat (>= 3.0.0), withr, xml2"
## withr "callr, covr, DBI, knitr, lattice, methods, rlang, rmarkdown\n(>= 2.12), RSQLite, testthat (>= 3.0.0)"
## xfun "testit, parallel, codetools, rstudioapi, tinytex (>= 0.30),\nmime, markdown (>= 1.5), knitr (>= 1.42), htmltools, remotes,\npak, rhub, renv, curl, xml2, jsonlite, magick, yaml, rmarkdown"
## XML "bitops, RCurl"
## xtable "knitr, plm, zoo, survival"
## yaml "RUnit"
## base "methods"
## boot "MASS, survival"
## class NA
## cluster "MASS, Matrix"
## codetools NA
## compiler NA
## datasets NA
## foreign NA
## graphics NA
## grDevices "KernSmooth"
## grid NA
## KernSmooth "MASS, carData"
## lattice "KernSmooth, MASS, latticeExtra, colorspace"
## MASS "lattice, nlme, nnet, survival"
## Matrix "MASS, datasets, sfsmisc"
## methods "codetools"
## mgcv "parallel, survival, MASS"
## nlme "Hmisc, MASS, SASmixed"
## nnet "MASS"
## parallel "methods"
## rpart "survival"
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## splines "Matrix, methods"
## stats "MASS, Matrix, SuppDists, methods, stats4"
## stats4 NA
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## tcltk NA
## tools "codetools, methods, xml2, curl, commonmark, knitr, xfun,\nmathjaxr, V8"
## translations NA
## utils "methods, xml2, commonmark, knitr"
## Enhances License
## abind NA "LGPL (>= 2)"
## backports NA "GPL-2 | GPL-3"
## base64enc "png" "GPL-2 | GPL-3"
## BayesFactor NA "GPL-2"
## bit NA "GPL-2 | GPL-3"
## bit64 NA "GPL-2 | GPL-3"
## bitops NA "GPL (>= 2)"
## brio NA "MIT + file LICENSE"
## broom NA "MIT + file LICENSE"
## broom.helpers NA "GPL (>= 3)"
## bslib NA "MIT + file LICENSE"
## cachem NA "MIT + file LICENSE"
## callr NA "MIT + file LICENSE"
## car NA "GPL (>= 2)"
## carData NA "GPL (>= 2)"
## cli NA "MIT + file LICENSE"
## clipr NA "GPL-3"
## coda NA "GPL (>= 2)"
## colorspace NA "BSD_3_clause + file LICENSE"
## commonmark NA "BSD_2_clause + file LICENSE"
## contfrac NA "GPL-2"
## corrplot NA "MIT + file LICENSE"
## cowplot NA "GPL-2"
## cpp11 NA "MIT + file LICENSE"
## crayon NA "MIT + file LICENSE"
## cubature NA "GPL-3"
## desc NA "MIT + file LICENSE"
## deSolve NA "GPL (>= 2)"
## diffobj NA "GPL-2 | GPL-3"
## digest NA "GPL (>= 2)"
## dplyr NA "MIT + file LICENSE"
## ellipsis NA "MIT + file LICENSE"
## elliptic NA "GPL-2"
## evaluate NA "MIT + file LICENSE"
## fansi NA "GPL-2 | GPL-3"
## farver NA "MIT + file LICENSE"
## fastmap NA "MIT + file LICENSE"
## fontawesome NA "MIT + file LICENSE"
## forcats NA "MIT + file LICENSE"
## fs NA "MIT + file LICENSE"
## generics NA "MIT + file LICENSE"
## GGally NA "GPL (>= 2.0)"
## ggplot2 "sp" "MIT + file LICENSE"
## ggpubr NA "GPL (>= 2)"
## ggrepel NA "GPL-3 | file LICENSE"
## ggsci NA "GPL (>= 3)"
## ggsignif NA "GPL-3 | file LICENSE"
## ggstats NA "GPL (>= 3)"
## glue NA "MIT + file LICENSE"
## gridExtra NA "GPL (>= 2)"
## gtable NA "MIT + file LICENSE"
## haven NA "MIT + file LICENSE"
## highr NA "GPL"
## hms NA "MIT + file LICENSE"
## htmltools "knitr" "GPL (>= 2)"
## httpuv NA "GPL (>= 2) | file LICENSE"
## hypergeo NA "GPL-2"
## isoband NA "MIT + file LICENSE"
## jquerylib NA "MIT + file LICENSE"
## jsonlite NA "MIT + file LICENSE"
## knitr NA "GPL"
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## labelled "memisc" "GPL (>= 3)"
## later NA "MIT + file LICENSE"
## lifecycle NA "MIT + file LICENSE"
## lme4 NA "GPL (>= 2)"
## magrittr NA "MIT + file LICENSE"
## MatrixModels NA "GPL (>= 2)"
## memoise NA "MIT + file LICENSE"
## mime NA "GPL"
## minqa NA "GPL-2"
## mnormt NA "GPL-2 | GPL-3"
## munsell NA "MIT + file LICENSE"
## mvtnorm NA "GPL-2"
## nloptr NA "LGPL (>= 3)"
## numDeriv NA "GPL-2"
## patchwork NA "MIT + file LICENSE"
## pbapply NA "GPL (>= 2)"
## pbkrtest NA "GPL (>= 2)"
## pillar NA "MIT + file LICENSE"
## pkgbuild NA "MIT + file LICENSE"
## pkgconfig NA "MIT + file LICENSE"
## pkgload NA "GPL-3"
## plyr NA "MIT + file LICENSE"
## polynom NA "GPL-2"
## praise NA "MIT + file LICENSE"
## prettyunits NA "MIT + file LICENSE"
## processx NA "MIT + file LICENSE"
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## R6 NA "MIT + file LICENSE"
## rappdirs NA "MIT + file LICENSE"
## rattle NA "GPL (>= 2)"
## RColorBrewer NA "Apache License 2.0"
## Rcpp NA "GPL (>= 2)"
## RcppEigen NA "GPL (>= 2) | file LICENSE"
## readr NA "MIT + file LICENSE"
## rematch2 NA "MIT + file LICENSE"
## rlang "winch" "MIT + file LICENSE"
## rmarkdown NA "GPL-3"
## rpart NA "GPL-2 | GPL-3"
## rpart.plot NA "GPL-3"
## rprojroot NA "MIT + file LICENSE"
## rstatix NA "GPL-2"
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## shiny NA "GPL-3 | file LICENSE"
## sourcetools NA "MIT + file LICENSE"
## SparseM NA "GPL (>= 2)"
## statsr NA "MIT + file LICENSE"
## stringi NA "file LICENSE"
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## utf8 NA "Apache License (== 2.0) | file LICENSE"
## vctrs NA "MIT + file LICENSE"
## viridisLite NA "MIT + file LICENSE"
## vroom NA "MIT + file LICENSE"
## waldo NA "MIT + file LICENSE"
## withr NA "MIT + file LICENSE"
## xfun NA "MIT + file LICENSE"
## XML NA "BSD_3_clause + file LICENSE"
## xtable NA "GPL (>= 2)"
## yaml NA "BSD_3_clause + file LICENSE"
## base NA "Part of R 4.3.2"
## boot NA "Unlimited"
## class NA "GPL-2 | GPL-3"
## cluster NA "GPL (>= 2)"
## codetools NA "GPL"
## compiler NA "Part of R 4.3.2"
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## Matrix "SparseM, graph" "GPL (>= 2) | file LICENCE"
## methods NA "Part of R 4.3.2"
## mgcv NA "GPL (>= 2)"
## nlme NA "GPL (>= 2)"
## nnet NA "GPL-2 | GPL-3"
## parallel "snow, Rmpi" "Part of R 4.3.2"
## rpart NA "GPL-2 | GPL-3"
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## stats NA "Part of R 4.3.2"
## stats4 NA "Part of R 4.3.2"
## survival NA "LGPL (>= 2)"
## tcltk NA "Part of R 4.3.2"
## tools NA "Part of R 4.3.2"
## translations NA "Part of R 4.3.2"
## utils NA "Part of R 4.3.2"
## License_is_FOSS License_restricts_use OS_type MD5sum
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## generics "no" "4.3.3"
## GGally "no" "4.3.3"
## ggplot2 "no" "4.3.3"
## ggpubr "no" "4.3.3"
## ggrepel "yes" "4.3.3"
## ggsci "no" "4.3.3"
## ggsignif "no" "4.3.3"
## ggstats "no" "4.3.3"
## glue "yes" "4.3.3"
## gridExtra "no" "4.3.3"
## gtable "no" "4.3.3"
## haven "yes" "4.3.3"
## highr "no" "4.3.3"
## hms "no" "4.3.3"
## htmltools "yes" "4.3.3"
## httpuv "yes" "4.3.3"
## hypergeo "no" "4.3.3"
## isoband "yes" "4.3.3"
## jquerylib "no" "4.3.3"
## jsonlite "yes" "4.3.3"
## knitr "no" "4.3.3"
## labeling "no" "4.3.1"
## labelled "no" "4.3.3"
## later "yes" "4.3.3"
## lifecycle "no" "4.3.3"
## lme4 "yes" "4.3.3"
## magrittr "yes" "4.3.3"
## MatrixModels "no" "4.3.3"
## memoise "no" "4.3.3"
## mime "yes" "4.3.1"
## minqa "yes" "4.3.3"
## mnormt "yes" "4.3.1"
## munsell "no" "4.3.3"
## mvtnorm "yes" "4.3.3"
## nloptr "yes" "4.3.3"
## numDeriv "no" "4.3.1"
## patchwork "no" "4.3.3"
## pbapply "no" "4.3.3"
## pbkrtest "no" "4.3.3"
## pillar "no" "4.3.3"
## pkgbuild "no" "4.3.3"
## pkgconfig "no" "4.3.3"
## pkgload "no" "4.3.3"
## plyr "yes" "4.3.3"
## polynom "no" "4.3.3"
## praise "no" "4.3.3"
## prettyunits "no" "4.3.3"
## processx "yes" "4.3.3"
## progress "no" "4.3.3"
## promises "yes" "4.3.3"
## ps "yes" "4.3.3"
## psych "no" "4.3.2"
## purrr "yes" "4.3.3"
## quantreg "yes" "4.3.3"
## R6 "no" "4.3.3"
## rappdirs "yes" "4.3.3"
## rattle "no" "4.3.3"
## RColorBrewer "no" "4.3.1"
## Rcpp "yes" "4.3.3"
## RcppEigen "yes" "4.3.3"
## readr "yes" "4.3.3"
## rematch2 "no" "4.3.3"
## rlang "yes" "4.3.3"
## rmarkdown "no" "4.3.3"
## rpart "yes" "4.3.3"
## rpart.plot "no" "4.3.3"
## rprojroot "no" "4.3.3"
## rstatix "no" "4.3.3"
## sass "yes" "4.3.3"
## scales "yes" "4.3.3"
## shiny "no" "4.3.3"
## sourcetools "yes" "4.3.3"
## SparseM "yes" "4.3.1"
## statsr "no" "4.3.3"
## stringi "yes" "4.3.2"
## stringr "no" "4.3.3"
## testthat "yes" "4.3.3"
## tibble "yes" "4.3.3"
## tidyr "yes" "4.3.3"
## tidyselect "yes" "4.3.3"
## tinytex "no" "4.3.3"
## tzdb "yes" "4.3.3"
## utf8 "yes" "4.3.3"
## vctrs "yes" "4.3.3"
## viridisLite "no" "4.3.3"
## vroom "yes" "4.3.3"
## waldo "no" "4.3.3"
## withr "no" "4.3.3"
## xfun "yes" "4.3.3"
## XML "yes" "4.3.2"
## xtable "no" "4.3.3"
## yaml "yes" "4.3.2"
## base NA "4.3.2"
## boot "no" "4.3.2"
## class "yes" "4.3.2"
## cluster "yes" "4.3.2"
## codetools "no" "4.3.2"
## compiler NA "4.3.2"
## datasets NA "4.3.2"
## foreign "yes" "4.3.2"
## graphics "yes" "4.3.2"
## grDevices "yes" "4.3.2"
## grid "yes" "4.3.2"
## KernSmooth "yes" "4.3.2"
## lattice "yes" "4.3.2"
## MASS "yes" "4.3.2"
## Matrix "yes" "4.3.2"
## methods "yes" "4.3.2"
## mgcv "yes" "4.3.2"
## nlme "yes" "4.3.2"
## nnet "yes" "4.3.2"
## parallel "yes" "4.3.2"
## rpart "yes" "4.3.2"
## spatial "yes" "4.3.2"
## splines "yes" "4.3.2"
## stats "yes" "4.3.2"
## stats4 NA "4.3.2"
## survival "yes" "4.3.2"
## tcltk "yes" "4.3.2"
## tools "yes" "4.3.2"
## translations NA "4.3.2"
## utils "yes" "4.3.2"## [1] "abind" "backports" "base64enc" "BayesFactor"
## [5] "bit" "bit64" "bitops" "brio"
## [9] "broom" "broom.helpers" "bslib" "cachem"
## [13] "callr" "car" "carData" "cli"
## [17] "clipr" "coda" "colorspace" "commonmark"
## [21] "contfrac" "corrplot" "cowplot" "cpp11"
## [25] "crayon" "cubature" "desc" "deSolve"
## [29] "diffobj" "digest" "dplyr" "ellipsis"
## [33] "elliptic" "evaluate" "fansi" "farver"
## [37] "fastmap" "fontawesome" "forcats" "fs"
## [41] "generics" "GGally" "ggplot2" "ggpubr"
## [45] "ggrepel" "ggsci" "ggsignif" "ggstats"
## [49] "glue" "gridExtra" "gtable" "haven"
## [53] "highr" "hms" "htmltools" "httpuv"
## [57] "hypergeo" "isoband" "jquerylib" "jsonlite"
## [61] "knitr" "labeling" "labelled" "later"
## [65] "lifecycle" "lme4" "magrittr" "MatrixModels"
## [69] "memoise" "mime" "minqa" "mnormt"
## [73] "munsell" "mvtnorm" "nloptr" "numDeriv"
## [77] "patchwork" "pbapply" "pbkrtest" "pillar"
## [81] "pkgbuild" "pkgconfig" "pkgload" "plyr"
## [85] "polynom" "praise" "prettyunits" "processx"
## [89] "progress" "promises" "ps" "psych"
## [93] "purrr" "quantreg" "R6" "rappdirs"
## [97] "rattle" "RColorBrewer" "Rcpp" "RcppEigen"
## [101] "readr" "rematch2" "rlang" "rmarkdown"
## [105] "rpart" "rpart.plot" "rprojroot" "rstatix"
## [109] "sass" "scales" "shiny" "sourcetools"
## [113] "SparseM" "statsr" "stringi" "stringr"
## [117] "testthat" "tibble" "tidyr" "tidyselect"
## [121] "tinytex" "tzdb" "utf8" "vctrs"
## [125] "viridisLite" "vroom" "waldo" "withr"
## [129] "xfun" "XML" "xtable" "yaml"
## [133] "base" "boot" "class" "cluster"
## [137] "codetools" "compiler" "datasets" "foreign"
## [141] "graphics" "grDevices" "grid" "KernSmooth"
## [145] "lattice" "MASS" "Matrix" "methods"
## [149] "mgcv" "nlme" "nnet" "parallel"
## [153] "spatial" "splines" "stats" "stats4"
## [157] "survival" "tcltk" "tools" "translations"
## [161] "utils"system.file(package=‘stats’) # to check where is package find.package(“utils”) (.packages()) # to list loaded libraries
Traiter le tableau d’entrée
Ce 13 mai 2024
Le fait que le fichier contient 198 rangées plutôt que 192 s’explique par la présence de doublons.
Chager la base de donnée
## [1] "C:/Users/mrdos/OneDrive/Documents/Shippagan_mai_aout_2024/Analyse_R_sum/Github"## [1] "2024-05-13_R(enviro_travail)"
## [2] "boxplot.png"
## [3] "COMMENTAIRE.docx"
## [4] "graph4444.png"
## [5] "Graphique des paramètres"
## [6] "Hoang 2007, Les changement de l'occupation du sol"
## [7] "Pokemouche_2021_qualite_eaux_Rnotebook.Rmd"
## [8] "Qualite_eau_CGERP_2001-2022.csv"
## [9] "rbilbio.bib"
## [10] "rebus.Rmd"
## [11] "Script_These_Pok.html"
## [12] "Script_These_Pok.Rmd"
## [13] "TempPeriod02"## [1] 198 80## 'data.frame': 198 obs. of 80 variables:
## $ AnalysisSurfaceWater : chr "Pok-4" "Pok-6" "Pok-9" "Pok-1" ...
## $ RPCSampleID : chr " " " " " " " " ...
## $ ClientSampleID : chr " " " " " " " " ...
## $ DateSampled : chr "2001-08-01" "2001-08-01" "2001-08-01" "2001-08-01" ...
## $ Sodium_mg_L : num 1.9 3.06 3.09 4.56 2.99 7.33 4.27 5.05 5.92 6.1 ...
## $ Potassium_mg_L : num 0.197 0.365 0.41 0.697 0.293 0.778 0.333 0.371 0.336 0.582 ...
## $ Calcium_mgL : num 6.83 14.1 9.8 25.3 14.7 14.9 14.1 8.45 13.7 8.18 ...
## $ Magnesium_mg_L : num 1.27 3.99 4.75 3 3.46 3.05 3.75 3.57 4.97 3.66 ...
## $ AlkalinityCaCO3_mg_L : num 22.8 48.2 42.7 74.6 49 47.4 46.7 32 52.3 32.3 ...
## $ Chloride_mg_L : num 2.04 4.31 3.8 6.25 3.53 6.6 4.13 6.68 5.46 8.36 ...
## $ Fluoride_mg_L : num 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 ...
## $ Sulfate_mg_L : num 2.2 3.88 4.47 3.39 3.56 6.36 4.8 4.99 4.34 7.87 ...
## $ Bromine_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Ammonia_as_N_mg_L : num 0.01 0.01 0.01 0.01 0.176 0.01 0.02 0.01 0.019 0.01 ...
## $ Unionized_20degC_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ NitrateNitrite_asN_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Nitrite_as_N_mg_L : num 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 ...
## $ Nitrate_as_N_mg_L : num 0.05 0.094 0.05 0.05 0.05 0.136 0.05 0.251 0.05 0.05 ...
## $ Nitrogen_Total_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Phosphorus_Total_mg_L : num 0.011 0.008 0.009 0.008 0.008 0.011 0.009 0.016 0.015 0.011 ...
## $ Carbon_Total_Organic_mg_L : num 1.02 2.14 1.09 1.6 1.34 1.98 1.4 1.21 3 2.44 ...
## $ Colour_TCU : int 0 10 0 5 5 5 5 5 20 10 ...
## $ Conductivity_microS_cm : num 56.6 114 106 171 115 134 118 100 133 108 ...
## $ pH_units : num 7.59 7.95 8.01 8.2 8.03 8.02 8.02 7.86 7.97 7.86 ...
## $ Turbidity_NTU : num 0 0.6 0.7 6.4 0.5 1.5 0.7 0.1 1.2 1.6 ...
## $ Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Carbonate_as_CaCO3_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Hardness_as_CaCO3_mg_L : num 22.3 51.6 44 75.4 50.9 49.7 50.6 35.8 54.6 35.5 ...
## $ TDS_calc_mg_L : num 28.5 59.4 52.4 88.4 58.4 ...
## $ Saturation_pH_20degC_units : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Langelier_Index_20degC : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ AnalysisSurfaceWater.1 : chr "Pok-4" "Pok-6" "Pok-9" "Pok-1" ...
## $ RPCSampleID.1 : chr " " " " " " " " ...
## $ ClientSampleID2 : chr " " " " " " " " ...
## $ DateSampled2 : chr "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" ...
## $ Analytes_Units : logi NA NA NA NA NA NA ...
## $ Aluminum_mg_L : num 0.0042 0.026 0.039 0.015 0.024 0.061 0.035 0.012 0.035 0.043 ...
## $ Antimony_mg_L : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Arsenic_mg_L : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Barium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Beryllium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Bismuth_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Boron_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Cadmium_mg_L : num 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 ...
## $ Calcium_mg_L : num 6.83 14.1 9.8 25.3 14.7 14.9 14.1 8.45 13.7 8.18 ...
## $ Chromium_mg_L : num 0.0009 0.0025 0.0019 0.0036 0.0021 0.0019 0.0019 0.0011 0.0025 0.001 ...
## $ Cobalt_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Copper_mg_L : num 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 ...
## $ Iron_mg_L : num 0.035 0.042 0.073 0.039 0.075 0.114 0.084 0.034 0.189 0.119 ...
## $ Lead_mg_L : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Lithium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Magnesium_mg_L.1 : num 1.27 3.99 4.75 3 3.46 3.05 3.75 3.57 4.97 3.66 ...
## $ Manganese_mg_L : num 0.065 0.005 0.012 0.017 0.03 0.013 0.02 0.005 0.022 0.021 ...
## $ Molybdenum_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Nickel_mg_L : num 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 ...
## $ Potassium_mg_L.1 : num 0.197 0.365 0.41 0.697 0.293 0.778 0.333 0.371 0.336 0.582 ...
## $ Rubidium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Selenium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Silver_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Sodium_mg_L.1 : num 1.9 3.06 3.09 4.56 2.99 7.33 4.27 5.05 5.92 6.1 ...
## $ Strontium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Tellurium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Thallium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Tin_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Uranium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Vanadium_mg_L : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Zinc_mg_L : num 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 ...
## $ MicrobiologicalExaminationWater: chr "Pok-4" "Pok-6" "Pok-9" "Pok-1" ...
## $ RPCSampleID3 : chr " " " " " " " " ...
## $ ClientsampleID3 : chr " " " " " " " " ...
## $ Datesampled3 : chr "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" ...
## $ Time.Sampled : chr " " " " " " " " ...
## $ E_coli_MPN_100.mL : num 10 80 10 10 10 20 10 30 270 30 ...
## $ Temp_eau_YSI_degC : num 11.4 10.2 14.5 11.5 13.5 12.8 14.4 9 10.8 25.2 ...
## $ Oxyg_dissous_YSI_mg_L : num 9.7 10.6 10.5 11.3 11 11.1 10.5 12.1 10.4 11.8 ...
## $ Cond_YSI_mS_cm : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ NOX_mg_L : num 0.05 0.144 0.05 0.067 0.05 0.186 0.05 0.301 0.05 0.05 ...
## $ TKN_mg_L : num 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.398 0.3 0.3 ...
## $ TP_L_mg_L : num 0.011 0.008 0.009 0.008 0.008 0.011 0.009 0.016 0.015 0.011 ...
## $ SS_mg_L : int 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ...Normalement le tableau devrait comprendre 12 stations x 4 années x 4 sorties/année = 192 objets “stations-dates”.
Le fait que le fichier contient 198 rangées plutôt que 192 s’explique par la suite:
Lire les premières lignes de la variables “AnalysisSurfaceWater”:
## [1] "Pok-4" "Pok-6" "Pok-9" "Pok-1" "Pok-3" "Pok-8"Uniformiser la variable “AnalysisSurfaceWater” et l’attribuer à la nouvelle variable “Station”:
## [1] "Pok-04" "Pok-06" "Pok-09" "Pok-01" "Pok-03" "Pok-08"Convertissons le type de la variable “Station” en type “facteur”
## Pok-01 Pok-02 Pok-03 Pok-04 Pok-05 Pok-06 Pok-07 Pok-08 Pok-09 Pok-10 Pok-11
## 17 18 16 16 16 16 16 17 16 17 16
## Pok-12
## 17Créer la nouvelle variable “Station2” avec des variables plus parlantes:
Ordonner les valeurs de la variables “Station2” de l’amont vers l’aval:
AP 2024-06-04 Le bloc suivant ordonne les stations de l’ouest vers l’est (dans le sens du courant). C’est l’ordre qui est affiché quand on fait des grpahiques de type box-plot. On pourrait (on devrai) choisir d’autres manières d’ordonner les stations, par exemple, en fonction de la distance entre la station et la tête du ruisseau.
## Pok amont 04 Suggary 02 Morrison 06 br. sud amont 01
## 16 18 16 17
## Branche sud aval 03 Trout Val-Doucet 09 Sewell 08 Dempsey 12
## 16 16 17 17
## Pollard 10 Malt 11 Waugh sanct. 07 McConnell Six Rd 05
## 17 16 16 16Lister les noms de variables (en-têtes des colonnes):
## [1] "AnalysisSurfaceWater" "RPCSampleID"
## [3] "ClientSampleID" "DateSampled"
## [5] "Sodium_mg_L" "Potassium_mg_L"
## [7] "Calcium_mgL" "Magnesium_mg_L"
## [9] "AlkalinityCaCO3_mg_L" "Chloride_mg_L"
## [11] "Fluoride_mg_L" "Sulfate_mg_L"
## [13] "Bromine_mg_L" "Ammonia_as_N_mg_L"
## [15] "Unionized_20degC_mg_L" "NitrateNitrite_asN_mg_L"
## [17] "Nitrite_as_N_mg_L" "Nitrate_as_N_mg_L"
## [19] "Nitrogen_Total_mg_L" "Phosphorus_Total_mg_L"
## [21] "Carbon_Total_Organic_mg_L" "Colour_TCU"
## [23] "Conductivity_microS_cm" "pH_units"
## [25] "Turbidity_NTU" "Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L"
## [27] "Carbonate_as_CaCO3_mg_L" "Hardness_as_CaCO3_mg_L"
## [29] "TDS_calc_mg_L" "Saturation_pH_20degC_units"
## [31] "Langelier_Index_20degC" "AnalysisSurfaceWater.1"
## [33] "RPCSampleID.1" "ClientSampleID2"
## [35] "DateSampled2" "Analytes_Units"
## [37] "Aluminum_mg_L" "Antimony_mg_L"
## [39] "Arsenic_mg_L" "Barium_mg_L"
## [41] "Beryllium_mg_L" "Bismuth_mg_L"
## [43] "Boron_mg_L" "Cadmium_mg_L"
## [45] "Calcium_mg_L" "Chromium_mg_L"
## [47] "Cobalt_mg_L" "Copper_mg_L"
## [49] "Iron_mg_L" "Lead_mg_L"
## [51] "Lithium_mg_L" "Magnesium_mg_L.1"
## [53] "Manganese_mg_L" "Molybdenum_mg_L"
## [55] "Nickel_mg_L" "Potassium_mg_L.1"
## [57] "Rubidium_mg_L" "Selenium_mg_L"
## [59] "Silver_mg_L" "Sodium_mg_L.1"
## [61] "Strontium_mg_L" "Tellurium_mg_L"
## [63] "Thallium_mg_L" "Tin_mg_L"
## [65] "Uranium_mg_L" "Vanadium_mg_L"
## [67] "Zinc_mg_L" "MicrobiologicalExaminationWater"
## [69] "RPCSampleID3" "ClientsampleID3"
## [71] "Datesampled3" "Time.Sampled"
## [73] "E_coli_MPN_100.mL" "Temp_eau_YSI_degC"
## [75] "Oxyg_dissous_YSI_mg_L" "Cond_YSI_mS_cm"
## [77] "NOX_mg_L" "TKN_mg_L"
## [79] "TP_L_mg_L" "SS_mg_L"
## [81] "Station" "Station2"Rechercher les variables comportant le mot “date”:
pour savoir de quoi est constituer la variable
Trois (3) variables de dates:
## [1] "2001-08-01" "2001-08-01" "2001-08-01" "2001-08-01" "2001-08-01"
## [6] "2001-08-01"## [1] "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001"
## [6] "01/08/2001"## [1] "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001" "01/08/2001"
## [6] "01/08/2001"## [1] "character"Créer la nouvelle variable “Date” au format “date”.
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## "2001-08-01" "2002-01-06" "2002-10-31" "2011-11-27" "2021-10-28" "2022-11-01"Trier le tableau selon la station et la date
class(Pok2001.2022$Station2)## [1] "ordered" "factor"summary(Pok2001.2022$Station2)## Pok amont 04 Suggary 02 Morrison 06 br. sud amont 01
## 16 18 16 17
## Branche sud aval 03 Trout Val-Doucet 09 Sewell 08 Dempsey 12
## 16 16 17 17
## Pollard 10 Malt 11 Waugh sanct. 07 McConnell Six Rd 05
## 17 16 16 16# Trier le tableau selon la station et la date
Pok2001.2022=Pok2001.2022[order(Pok2001.2022$Date,Pok2001.2022$Station),]
dim(Pok2001.2022)## [1] 198 83Montrer les doublons
La station Pok-10 a été échantillonnée cinq fois en 2001 (plutôt que quatre fois). Les stations 1 et 8 ont été échantillonnées chacune cinq fois en 2002. La station 2 a été échantillonnée cinq fois en 2001 et en 2002. Voyons comment diffèrent ces données.
table(Pok2001.2022$Date, Pok2001.2022$Station)##
## Pok-01 Pok-02 Pok-03 Pok-04 Pok-05 Pok-06 Pok-07 Pok-08 Pok-09
## 2001-08-01 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2001-08-28 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2001-09-26 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2001-10-31 1 2 1 1 1 1 1 1 1
## 2002-07-29 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2002-08-28 1 2 1 1 1 1 1 1 1
## 2002-10-02 1 1 1 1 1 1 1 2 1
## 2002-10-31 2 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2021-07-28 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2021-08-31 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2021-10-05 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2021-10-28 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2022-07-28 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2022-09-01 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2022-10-03 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2022-11-01 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##
## Pok-10 Pok-11 Pok-12
## 2001-08-01 1 1 1
## 2001-08-28 1 1 1
## 2001-09-26 2 1 1
## 2001-10-31 1 1 1
## 2002-07-29 1 1 2
## 2002-08-28 1 1 1
## 2002-10-02 1 1 1
## 2002-10-31 1 1 1
## 2021-07-28 1 1 1
## 2021-08-31 1 1 1
## 2021-10-05 1 1 1
## 2021-10-28 1 1 1
## 2022-07-28 1 1 1
## 2022-09-01 1 1 1
## 2022-10-03 1 1 1
## 2022-11-01 1 1 1Doublons_Pok01_2002_10_31=subset(Pok2001.2022, (Station=="Pok-01" & Date=="2002-10-31"))
Doublons_Pok01_2002_10_31## AnalysisSurfaceWater RPCSampleID ClientSampleID DateSampled Sodium_mg_L
## 93 Pok-1 2002-10-31 5.19
## 94 Pok-1 2002-10-31 5.04
## Potassium_mg_L Calcium_mgL Magnesium_mg_L AlkalinityCaCO3_mg_L Chloride_mg_L
## 93 0.90 22.7 2.72 72.1 8.03
## 94 0.86 22.1 2.64 71.1 7.57
## Fluoride_mg_L Sulfate_mg_L Bromine_mg_L Ammonia_as_N_mg_L
## 93 0.1 3.77 NA 0.01
## 94 0.1 3.64 NA 0.01
## Unionized_20degC_mg_L NitrateNitrite_asN_mg_L Nitrite_as_N_mg_L
## 93 NA NA 0.05
## 94 NA NA 0.05
## Nitrate_as_N_mg_L Nitrogen_Total_mg_L Phosphorus_Total_mg_L
## 93 0.05 NA 0.006
## 94 0.05 NA 0.007
## Carbon_Total_Organic_mg_L Colour_TCU Conductivity_microS_cm pH_units
## 93 4.8 30 175 7.86
## 94 4.8 30 176 7.87
## Turbidity_NTU Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L Carbonate_as_CaCO3_mg_L
## 93 1.30 NA NA
## 94 1.14 NA NA
## Hardness_as_CaCO3_mg_L TDS_calc_mg_L Saturation_pH_20degC_units
## 93 67.9 NA NA
## 94 66.0 NA NA
## Langelier_Index_20degC AnalysisSurfaceWater.1 RPCSampleID.1 ClientSampleID2
## 93 NA Pok-1
## 94 NA Pok-1
## DateSampled2 Analytes_Units Aluminum_mg_L Antimony_mg_L Arsenic_mg_L
## 93 31/10/2002 NA 0.076 1 1
## 94 31/10/2002 NA 0.075 1 1
## Barium_mg_L Beryllium_mg_L Bismuth_mg_L Boron_mg_L Cadmium_mg_L Calcium_mg_L
## 93 NA NA NA NA 0.1 22.7
## 94 NA NA NA NA 0.1 22.1
## Chromium_mg_L Cobalt_mg_L Copper_mg_L Iron_mg_L Lead_mg_L Lithium_mg_L
## 93 0.0015 NA 0.0019 0.123 1 NA
## 94 0.0020 NA 0.0007 0.121 1 NA
## Magnesium_mg_L.1 Manganese_mg_L Molybdenum_mg_L Nickel_mg_L Potassium_mg_L.1
## 93 2.72 0.016 NA 0.005 0.90
## 94 2.64 0.016 NA 0.005 0.86
## Rubidium_mg_L Selenium_mg_L Silver_mg_L Sodium_mg_L.1 Strontium_mg_L
## 93 NA NA NA 5.19 NA
## 94 NA NA NA 5.04 NA
## Tellurium_mg_L Thallium_mg_L Tin_mg_L Uranium_mg_L Vanadium_mg_L Zinc_mg_L
## 93 NA NA NA NA NA 0.005
## 94 NA NA NA NA NA 0.005
## MicrobiologicalExaminationWater RPCSampleID3 ClientsampleID3 Datesampled3
## 93 Pok-1 31/10/2002
## 94 Pok-1 31/10/2002
## Time.Sampled E_coli_MPN_100.mL Temp_eau_YSI_degC Oxyg_dissous_YSI_mg_L
## 93 10 2.5 8.2
## 94 10 2.5 8.2
## Cond_YSI_mS_cm NOX_mg_L TKN_mg_L TP_L_mg_L SS_mg_L Station Station2
## 93 NA 0.06 0.3 0.006 15 Pok-01 br. sud amont 01
## 94 NA 0.06 0.3 0.007 15 Pok-01 br. sud amont 01
## Date
## 93 2002-10-31
## 94 2002-10-31# Les valeurs se ressemblent. Prenons les moyennes.Aggregate
Les cinq doublons peuvent servir à vérifier la qualité des données: si les mesures se ressemblent (par rapport à la variabilité entre dates et stations) pour une station à une date, c’est que le instruments et les manipulations sont fiables.
test=aggregate(Pok2001.2022, by=list(Station=Pok2001.2022$Station,
Date=Pok2001.2022$Date,
Station2=Pok2001.2022$Station2), FUN="mean", na.rm=TRUE)## Warning in mean.default(X[[i]], ...): l'argument n'est ni numérique, ni logique
## : renvoi de NA
## Warning in mean.default(X[[i]], ...): l'argument n'est ni numérique, ni logique
## : renvoi de NA
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## : renvoi de NAdim(test) # 192, comme attentdu:## [1] 192 8612 * 4 * 4## [1] 192# str(test)
# Vérifier que les valeurs sont les mêmes (sauf pour les doublons):
Pok2001.2022[1:5, 1:8]## AnalysisSurfaceWater RPCSampleID ClientSampleID DateSampled Sodium_mg_L
## 4 Pok-1 2001-08-01 4.56
## 7 Pok-2 2001-08-01 4.27
## 5 Pok-3 2001-08-01 2.99
## 1 Pok-4 2001-08-01 1.90
## 8 Pok-5 2001-08-01 5.05
## Potassium_mg_L Calcium_mgL Magnesium_mg_L
## 4 0.697 25.30 3.00
## 7 0.333 14.10 3.75
## 5 0.293 14.70 3.46
## 1 0.197 6.83 1.27
## 8 0.371 8.45 3.57test[1:5, 1:8]## Station Date Station2 AnalysisSurfaceWater RPCSampleID
## 1 Pok-04 2001-08-01 Pok amont 04 NA NA
## 2 Pok-04 2001-08-28 Pok amont 04 NA NA
## 3 Pok-04 2001-09-26 Pok amont 04 NA NA
## 4 Pok-04 2001-10-31 Pok amont 04 NA NA
## 5 Pok-04 2002-07-29 Pok amont 04 NA NA
## ClientSampleID DateSampled Sodium_mg_L
## 1 NA NA 1.90
## 2 NA NA 2.40
## 3 NA NA 2.38
## 4 NA NA 2.10
## 5 NA NA 2.29# SUPPRIMER LES VARIABLES CRÉÉES EN TROP (DOUBLONS)
names(test)## [1] "Station" "Date"
## [3] "Station2" "AnalysisSurfaceWater"
## [5] "RPCSampleID" "ClientSampleID"
## [7] "DateSampled" "Sodium_mg_L"
## [9] "Potassium_mg_L" "Calcium_mgL"
## [11] "Magnesium_mg_L" "AlkalinityCaCO3_mg_L"
## [13] "Chloride_mg_L" "Fluoride_mg_L"
## [15] "Sulfate_mg_L" "Bromine_mg_L"
## [17] "Ammonia_as_N_mg_L" "Unionized_20degC_mg_L"
## [19] "NitrateNitrite_asN_mg_L" "Nitrite_as_N_mg_L"
## [21] "Nitrate_as_N_mg_L" "Nitrogen_Total_mg_L"
## [23] "Phosphorus_Total_mg_L" "Carbon_Total_Organic_mg_L"
## [25] "Colour_TCU" "Conductivity_microS_cm"
## [27] "pH_units" "Turbidity_NTU"
## [29] "Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L" "Carbonate_as_CaCO3_mg_L"
## [31] "Hardness_as_CaCO3_mg_L" "TDS_calc_mg_L"
## [33] "Saturation_pH_20degC_units" "Langelier_Index_20degC"
## [35] "AnalysisSurfaceWater.1" "RPCSampleID.1"
## [37] "ClientSampleID2" "DateSampled2"
## [39] "Analytes_Units" "Aluminum_mg_L"
## [41] "Antimony_mg_L" "Arsenic_mg_L"
## [43] "Barium_mg_L" "Beryllium_mg_L"
## [45] "Bismuth_mg_L" "Boron_mg_L"
## [47] "Cadmium_mg_L" "Calcium_mg_L"
## [49] "Chromium_mg_L" "Cobalt_mg_L"
## [51] "Copper_mg_L" "Iron_mg_L"
## [53] "Lead_mg_L" "Lithium_mg_L"
## [55] "Magnesium_mg_L.1" "Manganese_mg_L"
## [57] "Molybdenum_mg_L" "Nickel_mg_L"
## [59] "Potassium_mg_L.1" "Rubidium_mg_L"
## [61] "Selenium_mg_L" "Silver_mg_L"
## [63] "Sodium_mg_L.1" "Strontium_mg_L"
## [65] "Tellurium_mg_L" "Thallium_mg_L"
## [67] "Tin_mg_L" "Uranium_mg_L"
## [69] "Vanadium_mg_L" "Zinc_mg_L"
## [71] "MicrobiologicalExaminationWater" "RPCSampleID3"
## [73] "ClientsampleID3" "Datesampled3"
## [75] "Time.Sampled" "E_coli_MPN_100.mL"
## [77] "Temp_eau_YSI_degC" "Oxyg_dissous_YSI_mg_L"
## [79] "Cond_YSI_mS_cm" "NOX_mg_L"
## [81] "TKN_mg_L" "TP_L_mg_L"
## [83] "SS_mg_L" "Station"
## [85] "Station2" "Date"test[,c(3,85)]## Station2 Station2.1
## 1 Pok amont 04 NA
## 2 Pok amont 04 NA
## 3 Pok amont 04 NA
## 4 Pok amont 04 NA
## 5 Pok amont 04 NA
## 6 Pok amont 04 NA
## 7 Pok amont 04 NA
## 8 Pok amont 04 NA
## 9 Pok amont 04 NA
## 10 Pok amont 04 NA
## 11 Pok amont 04 NA
## 12 Pok amont 04 NA
## 13 Pok amont 04 NA
## 14 Pok amont 04 NA
## 15 Pok amont 04 NA
## 16 Pok amont 04 NA
## 17 Suggary 02 NA
## 18 Suggary 02 NA
## 19 Suggary 02 NA
## 20 Suggary 02 NA
## 21 Suggary 02 NA
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## 25 Suggary 02 NA
## 26 Suggary 02 NA
## 27 Suggary 02 NA
## 28 Suggary 02 NA
## 29 Suggary 02 NA
## 30 Suggary 02 NA
## 31 Suggary 02 NA
## 32 Suggary 02 NA
## 33 Morrison 06 NA
## 34 Morrison 06 NA
## 35 Morrison 06 NA
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## 45 Morrison 06 NA
## 46 Morrison 06 NA
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## 48 Morrison 06 NA
## 49 br. sud amont 01 NA
## 50 br. sud amont 01 NA
## 51 br. sud amont 01 NA
## 52 br. sud amont 01 NA
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## 66 Branche sud aval 03 NA
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## 70 Branche sud aval 03 NA
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## 82 Trout Val-Doucet 09 NA
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## 145 Malt 11 NA
## 146 Malt 11 NA
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## 160 Malt 11 NA
## 161 Waugh sanct. 07 NA
## 162 Waugh sanct. 07 NA
## 163 Waugh sanct. 07 NA
## 164 Waugh sanct. 07 NA
## 165 Waugh sanct. 07 NA
## 166 Waugh sanct. 07 NA
## 167 Waugh sanct. 07 NA
## 168 Waugh sanct. 07 NA
## 169 Waugh sanct. 07 NA
## 170 Waugh sanct. 07 NA
## 171 Waugh sanct. 07 NA
## 172 Waugh sanct. 07 NA
## 173 Waugh sanct. 07 NA
## 174 Waugh sanct. 07 NA
## 175 Waugh sanct. 07 NA
## 176 Waugh sanct. 07 NA
## 177 McConnell Six Rd 05 NA
## 178 McConnell Six Rd 05 NA
## 179 McConnell Six Rd 05 NA
## 180 McConnell Six Rd 05 NA
## 181 McConnell Six Rd 05 NA
## 182 McConnell Six Rd 05 NA
## 183 McConnell Six Rd 05 NA
## 184 McConnell Six Rd 05 NA
## 185 McConnell Six Rd 05 NA
## 186 McConnell Six Rd 05 NA
## 187 McConnell Six Rd 05 NA
## 188 McConnell Six Rd 05 NA
## 189 McConnell Six Rd 05 NA
## 190 McConnell Six Rd 05 NA
## 191 McConnell Six Rd 05 NA
## 192 McConnell Six Rd 05 NAtest[,c(2,86)]## Date Date.1
## 1 2001-08-01 2001-08-01
## 2 2001-08-28 2001-08-28
## 3 2001-09-26 2001-09-26
## 4 2001-10-31 2001-10-31
## 5 2002-07-29 2002-07-29
## 6 2002-08-28 2002-08-28
## 7 2002-10-02 2002-10-02
## 8 2002-10-31 2002-10-31
## 9 2021-07-28 2021-07-28
## 10 2021-08-31 2021-08-31
## 11 2021-10-05 2021-10-05
## 12 2021-10-28 2021-10-28
## 13 2022-07-28 2022-07-28
## 14 2022-09-01 2022-09-01
## 15 2022-10-03 2022-10-03
## 16 2022-11-01 2022-11-01
## 17 2001-08-01 2001-08-01
## 18 2001-08-28 2001-08-28
## 19 2001-09-26 2001-09-26
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## 22 2002-08-28 2002-08-28
## 23 2002-10-02 2002-10-02
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## 126 Pok-12 2022-09-01 Dempsey 12
## 127 Pok-12 2022-10-03 Dempsey 12
## 128 Pok-12 2022-11-01 Dempsey 12
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## 133 Pok-10 2002-07-29 Pollard 10
## 134 Pok-10 2002-08-28 Pollard 10
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## 137 Pok-10 2021-07-28 Pollard 10
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## 141 Pok-10 2022-07-28 Pollard 10
## 142 Pok-10 2022-09-01 Pollard 10
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## 192 Pok-05 2022-11-01 McConnell Six Rd 05test2=test[,-c(84:86)]
dim(test2)## [1] 192 83# Accepter le résultat:
Pok2001.2022 <- test2
dim(Pok2001.2022)## [1] 192 83names(Pok2001.2022)## [1] "Station" "Date"
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## [35] "AnalysisSurfaceWater.1" "RPCSampleID.1"
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## [61] "Selenium_mg_L" "Silver_mg_L"
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## [71] "MicrobiologicalExaminationWater" "RPCSampleID3"
## [73] "ClientsampleID3" "Datesampled3"
## [75] "Time.Sampled" "E_coli_MPN_100.mL"
## [77] "Temp_eau_YSI_degC" "Oxyg_dissous_YSI_mg_L"
## [79] "Cond_YSI_mS_cm" "NOX_mg_L"
## [81] "TKN_mg_L" "TP_L_mg_L"
## [83] "SS_mg_L"str(Pok2001.2022)## 'data.frame': 192 obs. of 83 variables:
## $ Station : Factor w/ 12 levels "Pok-01","Pok-02",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
## $ Date : Date, format: "2001-08-01" "2001-08-28" ...
## $ Station2 : Ord.factor w/ 12 levels "Pok amont 04"<..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ AnalysisSurfaceWater : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ RPCSampleID : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ ClientSampleID : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ DateSampled : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Sodium_mg_L : num 1.9 2.4 2.38 2.1 2.29 1.89 2.28 2.24 2.08 2.28 ...
## $ Potassium_mg_L : num 0.197 0.244 0.596 0.308 0.33 0.28 0.3 0.39 0.36 0.36 ...
## $ Calcium_mgL : num 6.83 7.47 8.56 7.06 6.62 6.61 7.77 7.64 7.41 7.88 ...
## $ Magnesium_mg_L : num 1.27 1.4 1.52 1.36 1.18 1.25 1.41 1.42 1.3 1.46 ...
## $ AlkalinityCaCO3_mg_L : num 22.8 26.1 29.4 25.4 22.2 23.5 27.8 28.2 28 30 ...
## $ Chloride_mg_L : num 2.04 4.01 2.16 2.24 2.02 2.16 2.12 2.11 2.3 2.5 ...
## $ Fluoride_mg_L : num 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.11 0.09 ...
## $ Sulfate_mg_L : num 2.2 2.2 1.81 2.73 2.39 2.16 2.39 2.37 1 1 ...
## $ Bromine_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.01 0.01 ...
## $ Ammonia_as_N_mg_L : num 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.05 0.05 ...
## $ Unionized_20degC_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.001 0.001 ...
## $ NitrateNitrite_asN_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.12 0.1 ...
## $ Nitrite_as_N_mg_L : num 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 ...
## $ Nitrate_as_N_mg_L : num 0.05 0.05 0.05 0.05 0.07 0.07 0.05 0.05 0.12 0.1 ...
## $ Nitrogen_Total_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.4 0.2 ...
## $ Phosphorus_Total_mg_L : num 0.011 0.006 0.013 0.005 0.006 0.01 0.006 0.006 0.022 0.008 ...
## $ Carbon_Total_Organic_mg_L : num 1.02 1.29 3.95 1.23 1 1 1 1.5 1.7 1.6 ...
## $ Colour_TCU : num 0 5 10 5 5 5 5 5 11 10 ...
## $ Conductivity_microS_cm : num 56.6 60 72.1 68.3 57.1 60.3 69.4 70.9 60 70 ...
## $ pH_units : num 7.59 7.49 7.64 7.42 7.18 7.25 7.27 7.36 6.8 7.1 ...
## $ Turbidity_NTU : num 0 0 0.8 0.2 0.19 0.39 0.28 0.58 0.9 1.5 ...
## $ Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 28 30 ...
## $ Carbonate_as_CaCO3_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.017 0.036 ...
## $ Hardness_as_CaCO3_mg_L : num 22.3 24.4 27.6 23.2 21.4 21.7 25.2 25 23.9 25.7 ...
## $ TDS_calc_mg_L : num 28.5 31.9 35.2 31.5 28.9 ...
## $ Saturation_pH_20degC_units : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9 8.9 ...
## $ Langelier_Index_20degC : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -2.18 -1.83 ...
## $ AnalysisSurfaceWater.1 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ RPCSampleID.1 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ ClientSampleID2 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ DateSampled2 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ Analytes_Units : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
## $ Aluminum_mg_L : num 0.0042 0.0026 0.012 0.0072 0.013 0.005 0.003 0.006 0.027 0.01 ...
## $ Antimony_mg_L : num 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e-04 1e-04 ...
## $ Arsenic_mg_L : num 1 1 1 1 1 1 1 1 0.001 0.001 ...
## $ Barium_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.095 0.104 ...
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## $ Calcium_mg_L : num 6.83 7.47 8.56 7.06 6.62 6.61 7.77 7.64 7.41 7.88 ...
## $ Chromium_mg_L : num 0.0009 0.0013 0.0014 0.0013 0.0012 0.0018 0.0011 0.0008 0.001 0.001 ...
## $ Cobalt_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1e-04 1e-04 ...
## $ Copper_mg_L : num 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 5e-04 1e-03 1e-03 ...
## $ Iron_mg_L : num 0.035 0.025 0.073 0.018 0.022 0.019 0.021 0.02 0.34 0.34 ...
## $ Lead_mg_L : num 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e+00 1e-04 1e-04 ...
## $ Lithium_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4e-04 4e-04 ...
## $ Magnesium_mg_L.1 : num 1.27 1.4 1.52 1.36 1.18 1.25 1.41 1.42 1.3 1.46 ...
## $ Manganese_mg_L : num 0.065 0.076 0.154 0.106 0.114 0.107 0.115 0.098 0.785 0.714 ...
## $ Molybdenum_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1e-04 1e-04 ...
## $ Nickel_mg_L : num 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.001 0.001 ...
## $ Potassium_mg_L.1 : num 0.197 0.244 0.596 0.308 0.33 0.28 0.3 0.39 0.36 0.36 ...
## $ Rubidium_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4e-04 5e-04 ...
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## $ Silver_mg_L : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1e-04 1e-04 ...
## $ Sodium_mg_L.1 : num 1.9 2.4 2.38 2.1 2.29 1.89 2.28 2.24 2.08 2.28 ...
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## $ Time.Sampled : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ E_coli_MPN_100.mL : num 10 10 530 20 10 30 10 10 10 15.6 ...
## $ Temp_eau_YSI_degC : num 11.4 8.4 9.8 4.8 13.3 8 7.8 4.6 11.2 10.8 ...
## $ Oxyg_dissous_YSI_mg_L : num 9.7 10.5 8 8.4 8.17 ...
## $ Cond_YSI_mS_cm : num NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0588 0.0651 ...
## $ NOX_mg_L : num 0.05 0.052 0.05 0.054 0.12 0.12 0.09 0.08 NaN NaN ...
## $ TKN_mg_L : num 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 NaN NaN ...
## $ TP_L_mg_L : num 0.011 0.006 0.013 0.005 0.006 0.01 0.006 0.006 NaN NaN ...
## $ SS_mg_L : num 15 15 15 15 15 15 15 15 NaN NaN ...class(Pok2001.2022$Date)## [1] "Date"Extraire les éléments d’année et en faire une variable “Year” https://stackoverflow.com/questions/36568070/extract-year-from-date
## 2001 2002 2021 2022
## 48 48 48 48## [1] "factor"##
## Pok-01 Pok-02 Pok-03 Pok-04 Pok-05 Pok-06 Pok-07 Pok-08 Pok-09 Pok-10
## 2001 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
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## 2021 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
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##
## Pok-11 Pok-12
## 2001 4 4
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## 2022 4 4## [1] 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002 2021 2021 2021 2021 2022 2022 2022
## [16] 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002 2021 2021 2021 2021 2022 2022
## [31] 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002 2021 2021 2021 2021 2022
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## [61] 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002 2021 2021 2021
## [76] 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002 2021 2021
## [91] 2021 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002 2021
## [106] 2021 2021 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2002
## [121] 2021 2021 2021 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002 2002
## [136] 2002 2021 2021 2021 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002 2002
## [151] 2002 2002 2021 2021 2021 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001 2002
## [166] 2002 2002 2002 2021 2021 2021 2021 2022 2022 2022 2022 2001 2001 2001 2001
## [181] 2002 2002 2002 2002 2021 2021 2021 2021 2022 2022 2022 2022
## Levels: 2001 2002 2021 2022## [1] Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04
## [11] Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-04 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02
## [21] Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02 Pok-02
## [31] Pok-02 Pok-02 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06
## [41] Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-06 Pok-01 Pok-01
## [51] Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01
## [61] Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-01 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03
## [71] Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03 Pok-03
## [81] Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09
## [91] Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-09 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08
## [101] Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08 Pok-08
## [111] Pok-08 Pok-08 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12
## [121] Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-12 Pok-10 Pok-10
## [131] Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10
## [141] Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-10 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11
## [151] Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11 Pok-11
## [161] Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07
## [171] Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-07 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05
## [181] Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05 Pok-05
## [191] Pok-05 Pok-05
## 12 Levels: Pok-01 Pok-02 Pok-03 Pok-04 Pok-05 Pok-06 Pok-07 Pok-08 ... Pok-12## Station Date Station2 AnalysisSurfaceWater RPCSampleID
## 1 Pok-04 2001-08-01 Pok amont 04 NA NA
## 2 Pok-04 2001-08-28 Pok amont 04 NA NA
## 3 Pok-04 2001-09-26 Pok amont 04 NA NA
## 4 Pok-04 2001-10-31 Pok amont 04 NA NA
## 5 Pok-04 2002-07-29 Pok amont 04 NA NA
## ClientSampleID DateSampled Sodium_mg_L Potassium_mg_L Calcium_mgL
## 1 NA NA 1.90 0.197 6.83
## 2 NA NA 2.40 0.244 7.47
## 3 NA NA 2.38 0.596 8.56
## 4 NA NA 2.10 0.308 7.06
## 5 NA NA 2.29 0.330 6.62Créer une variable “Period” qui désigne la période 2001-2002 ou 2021-2022.
## 2001-2002 2021-2022
## 96 96Nous avons 102 enregistrements (rangées) pour la période 2001-2002 et 96 pour la période 2021-2022 jusqu’au 04 juin.
Ce 06 juin on à maintenant pour chaque période 96 données enrégistré.
1.1) Comprendre la structure du tableau
La fonction “table” produit un tableau de contingence indiquant le nombre de rangées de données pour chaque combinaison:
##
## 2001 2002 2021 2022
## 2001-08-01 12 0 0 0
## 2001-08-28 12 0 0 0
## 2001-09-26 12 0 0 0
## 2001-10-31 12 0 0 0
## 2002-07-29 0 12 0 0
## 2002-08-28 0 12 0 0
## 2002-10-02 0 12 0 0
## 2002-10-31 0 12 0 0
## 2021-07-28 0 0 12 0
## 2021-08-31 0 0 12 0
## 2021-10-05 0 0 12 0
## 2021-10-28 0 0 12 0
## 2022-07-28 0 0 0 12
## 2022-09-01 0 0 0 12
## 2022-10-03 0 0 0 12
## 2022-11-01 0 0 0 12##
## 2001 2002 2021 2022
## Pok-01 4 4 4 4
## Pok-02 4 4 4 4
## Pok-03 4 4 4 4
## Pok-04 4 4 4 4
## Pok-05 4 4 4 4
## Pok-06 4 4 4 4
## Pok-07 4 4 4 4
## Pok-08 4 4 4 4
## Pok-09 4 4 4 4
## Pok-10 4 4 4 4
## Pok-11 4 4 4 4
## Pok-12 4 4 4 4À chaque année, chaque station a été visitée 4 ou 5 fois.
## [1] "Pok amont 04" "Suggary 02" "Morrison 06"
## [4] "br. sud amont 01" "Branche sud aval 03" "Trout Val-Doucet 09"
## [7] "Sewell 08" "Dempsey 12" "Pollard 10"
## [10] "Malt 11" "Waugh sanct. 07" "McConnell Six Rd 05"## [1] "2001-2002" "2021-2022"1.2) Créer des sous-groupes par tributaire (à complèté si néccessaire)
faire de même pour les onze autres stations (pendant l’été 2024). Les graphiques de haut niveau “ggplot” permettent de produire facilement un graphiques avec plusieurs courbes (niveaux):
#Crée des tableau pour les graph de variation à chaque station: 2001_2002_2021_2022 et les deux periodes.
Créer un tableau avec les données de 2001 seulement:
## [1] 48 85## [1] "Pok amont 04" "Suggary 02" "Morrison 06"
## [4] "br. sud amont 01" "Branche sud aval 03" "Trout Val-Doucet 09"
## [7] "Sewell 08" "Dempsey 12" "Pollard 10"
## [10] "Malt 11" "Waugh sanct. 07" "McConnell Six Rd 05"##Créer un tableau avec les données de 2002 seulement:
## [1] 48 85## [1] "Pok amont 04" "Suggary 02" "Morrison 06"
## [4] "br. sud amont 01" "Branche sud aval 03" "Trout Val-Doucet 09"
## [7] "Sewell 08" "Dempsey 12" "Pollard 10"
## [10] "Malt 11" "Waugh sanct. 07" "McConnell Six Rd 05"Créer un tableau avec les données de 2021 seulement:
## [1] 48 85## [1] "Pok amont 04" "Suggary 02" "Morrison 06"
## [4] "br. sud amont 01" "Branche sud aval 03" "Trout Val-Doucet 09"
## [7] "Sewell 08" "Dempsey 12" "Pollard 10"
## [10] "Malt 11" "Waugh sanct. 07" "McConnell Six Rd 05"Créer un tableau avec les données de 2022 seulement:
## [1] 48 85## [1] "Pok amont 04" "Suggary 02" "Morrison 06"
## [4] "br. sud amont 01" "Branche sud aval 03" "Trout Val-Doucet 09"
## [7] "Sewell 08" "Dempsey 12" "Pollard 10"
## [10] "Malt 11" "Waugh sanct. 07" "McConnell Six Rd 05"Créer un tableau avec les données de la période 1 seulement 2001_2002:
## [1] 96 85Créer un tableau avec les données de la période 1 seulement 2021_2022:
## [1] 96 85Créer une variable CampagneNo
table(Pok2001.2022$Date,Pok2001.2022$Year)##
## 2001 2002 2021 2022
## 2001-08-01 12 0 0 0
## 2001-08-28 12 0 0 0
## 2001-09-26 12 0 0 0
## 2001-10-31 12 0 0 0
## 2002-07-29 0 12 0 0
## 2002-08-28 0 12 0 0
## 2002-10-02 0 12 0 0
## 2002-10-31 0 12 0 0
## 2021-07-28 0 0 12 0
## 2021-08-31 0 0 12 0
## 2021-10-05 0 0 12 0
## 2021-10-28 0 0 12 0
## 2022-07-28 0 0 0 12
## 2022-09-01 0 0 0 12
## 2022-10-03 0 0 0 12
## 2022-11-01 0 0 0 12# 2001
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2001-08-01"] <- 1
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2001-08-28"] <- 2
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2001-09-26"] <- 3
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2001-10-31"] <- 4
# 2002
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2002-07-29"] <- 5
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2002-08-28"] <- 6
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2002-10-02"] <- 7
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2002-10-31"] <- 8
# 2021
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2021-07-28"] <- 9
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2021-08-31"] <- 10
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2021-10-05"] <- 11
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2021-10-28"] <- 12
# 2022
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2022-07-28"] <- 13
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2022-09-01"] <- 14
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2022-10-03"] <- 15
Pok2001.2022$Campagne[Pok2001.2022$Date=="2022-11-01"] <- 16
Pok2001.2022$Campagne## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## [26] 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2
## [51] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
## [76] 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4
## [101] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## [126] 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6
## [151] 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
## [176] 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16INTRO
Les eaux des rivières ont de multiples usages pour les humains. Cette ressource naturellement est un facteur très important dans le développement territorial, elle participe au développement économique, social et environnemental. Influencer par différents indicateurs environnementaux ils affectent les propriétés et composition physico-chimique qui détermine la caractéristique et la qualité de cette eau. Généralement, elles sont destinées à servir à plusieurs fins comme diverses activités très importantes dans la vie quotidienne et des activités économiques d’un territoire, en particulier l’irrigation, l’approvisionnement en eau, la pêche et l’agriculture, etc.
Parmi les nombreux facteurs qui influences la qualité des eaux de surface dans leur ensemble deux de ces facteurs sont les vecteurs principaux des impacts liés à la qualité des eaux. On distingue la croissance démographie et l’urbanisation. Ces deux facteurs proviennent de la transformation des terres qui est la résultante de différents secteurs et facteurs liées à l’environnement, au climat et aux activités humaines. Ont à la population (la démographie), l’urbanisation, l’industrialisation, la topographie, le tourisme, les politiques d’aménagement, la construction, la migration, le changement climatique, la distance avec le littoral, etc. Tous sont des facteurs de transformation des terres et surtout des terres côtières. L’augmentation de la population à l’échelle mondiale, les facteurs de développement des zones urbaines, la concentration industrielle et le tourisme sont les éléments qui propulsent la transformation des terres primaires et naturelles. 25% des études nous démontre que les transformations des terres côtières sont à l’origines de la démographie et de l’urbanisation. 37% des études couvres l’impact de ces transformations avec précision dans treize 13 domaines. L’agriculture, l’aquaculture, la température de l’air, le stock de carbone, la sécheresse, l’écosystème, les inondations, les glissements de terrain, la température de la surface terrestre (LST) qui font 8,3% des études. 5% pour la migration et l’occupation, la population, les intrusions de la salinité et la qualité de l’eau font 3,3% des cas d’études. Tandis que 13,3% des cas étudier sont sur la cause de la transformation causé par la dégradation des écosystèmes naturels qui sont aussi à l’origine des inondations et des glissements de terrains. Ces conséquences déséquilibrent la biodiversité et engendrent l’extinctions de diverses espèces. Seulement 4% des études visent les stratégies d’adaptation face aux conséquences de transformation de ces terres. { Nguyen, 2024}
MÉTHODES
Description du site à l’étude:
La rivière Pokemouche est située au nord-est du Nouveau-Brunswick, dans le bassin versant de la péninsule acadienne. Elle s’étend sur une longueur d’environ 41 kilomètres avec une superficie d’environ 20,8 km². L’entourage de la région est constitué d’un mélange de zones urbaines, agricoles et naturelles. La rivière Pokemouche est généralement alimentée par les précipitations, la fonte des neiges et les eaux de ruissèlement, avec des débits saisonniers qui varient de manière très considérable. Elle traverse plusieurs terres par son étendue, notamment des zones boisées, des terres agricoles et des zones urbaines, ce qui peut impacter la qualité de l’eau. Nous avons aussi l’agriculture, l’industrie et l’urbanisation qui sont des activités dans le bassin versant qui peuvent aussi influencer la qualité de l’eau de la rivière. Le suivi de la qualité de l’eau de la rivière Pokemouche a été effectué en deux temps, en 2001-2002 et en 2021-2022 soit 20ans après. Nos données ont été collectées à partir de 12 stations de surveillance réparties tout au long de la rivière, de l’amont à l’aval suivant le sens de l’écoulement de la rivières (de l’Est à l’Ouest), avec des prélèvements effectués 4 à 5 fois par an pour observer le dessin de la variation saisonnière (été vs automne) et celle observé en 20 ans plus tard.
Le bassin dans son ensemble
Un bassin hydrographique, encore appelé bassin versant, est une surface géographique délimitée par des courants et des lignes d’eau, se déversant les unes dans les autres, constituée d’un point plus haut qui est l’amont et d’un point le plus bas qui est l’aval. Au Nouveau-Brunswick, le règlement sur la classification des eaux se regroupe en eaux souterraines et eaux de surface. Nous distinguons les cours d’eau comme les rivières et leurs tributaires ; les lacs, les étangs, les réservoirs et les eaux des milieux humides. Nous pouvons y ajouter aussi des eaux estuariennes qui sont des zones stratégiques où une rivière rencontre et dilue l’eau marine, et l’eau dans les terres humides associée à ces estuaires (GNB, Classification des eaux du N-B, 2002). Le bassin hydrographique de la rivière Pokemouche peut être divisé en 12 sous-bassins versants. Le bassin hydrographique de la péninsule acadienne couvre environ 504 kilomètres carrés, avec une superficie de 44,316 hectares. 75% de ces terres sont des terres privées et 25% représentent l’ensemble des terres de l’État. Le bassin hydrographique de la rivière Pokemouche abrite à peu près 13,000 personnes composées de deux villages, Paquetville et St-Isidore, dans une zone profondément rurale. Dans le bassin, les populations sont des pêcheurs, des travailleurs dans les tourbières, des agriculteurs et des propriétaires de terres boisées (Rapport CGERP, 2003).
Description de la disposition des stations
Les stations sont disposées stratégiquement, réparties de l’amont à l’aval et sur toute l’étendue de la rivière afin de permettre d’avoir une vision de la variation et de l’évolution de la qualité de l’eau sur toute sa longueur. Au total, nous disposons de 12 stations, la plupart étant situées sur les différents ruisseaux qui se déversent dans le cours d’eau de la rivière Pokemouche.
Nos données à l’étude ont été échantillonnées en 2001-2002 et en 2021-2022 en été et en automne, sur ces 12 stations soit le 1er août, le 1er septembre, le 1er octobre et le 1er novembre. Cet été 2024, nous allons collecter davantage de données liées à la composition du territoire, les données géospatiales, quelque données physico-chimique et poursser les annalyses statistiques.
Station 06 :
La station 06 est alimentée par le ruisseau Morisson, qui est d’ordre trois (03). À cette station, on note un fond sableux ; la berge est érodée et grugée par l’eau du ruisseau. Cela est souvent dû à des facteurs tels que l’écoulement, la variation saisonnière, la composition du sol, etc. La berge de la station 06 est entourée de graminées et d’arbustes. Un peu plus loin sur la berge, on peut voir des groseilles pousser, ainsi que des conifères et des épinettes.Sa largeur est de 4,3m.
La station 06 se trouve aussi dans une zone de culture de bleuetière, où un vaste territoire a été déboisé, une autre pour la culture et une autre en forêt naturelle. Sur la station six (06) avait été installé le barrage de castor et un pont construit sur la station qui sert de passage, mais qui a été détruit ainsi que le barrage. D’un autre côté, le fond là où la largeur du ruisseau se réduit, l’eau a un fond rempli de gravier. On a des dépots de particules dans le fond de notre ruisseau. On a la présence d’érosion sur la station avec une session très travaillés pour l’infrastructure routière. La surface de notre ruisseau est plainnement à lair libre.
Station 04:
La station 04 est la tête de notre rivière et le ruisseau de cette station est d’ordre trois (03). Cette station est située dans une zone de culture de bleuetière. Tout à côté de la station, il y a une route en terre fréquentée pour accéder au site de bleuetière. Sur les berges de la station, il y a la présence de colonies de mousse (sphaigne) avec des peupliers des marais en début de floraison. Sur notre station est installé un ponceau et un îlot. La station est plus profonde que la station 06, un barrage de castor y avait été installé 9 ans en arrière, ce qui a créé de l’érosion sur la station. Le fond de la station est constitué de gravier et d’aulnes à côté. Sur la berge, on trouve des algues et de la boue, ce qui pourrait expliquer la présence d’une source à proximité. La station est humide en raison de la présence de sphaigne. Sur cette station on à des algues dans le fond de l’eau. Sa largeur est de 7m. La surface de notre ruisseau est plainnement à lair libre.
Station 09
La station 09 est une station située au milieu d’une zone d’arbustes un peu naturelle. Elle est drainé par le ruisseau de trout qui est un ruisseau d’ordre trois (03. Juste à côté de la station, il y a une route pour piétons. Le fond de l’eau est sableux avec la berge érodée et on observe des graminées et des arbustes sur la berge. Le fond de l’eau est clair et présente une transparence à la lumière. Sur les berges ont poussé des groseilles. La surface de notre ruisseau est pleinement à l’air libre.
Station 03:
La station 03 est drainée par un ruisseau d’ordre 05. Elle est située sur un territoire naturel modifié. Le territoire a été déboisé des dizaines d’années en arrière, ce que nous devons confirmer avec la carte cartographique. À côté de la station, il y a une route qui y donne accès et est souvent fréquentée par les voitures, les pêcheurs et autres. La berge de notre station est rocheuse avec un fond aussi rocheux (des roches difficilement altérables) et en pente. C’est un milieu pleinement inondable qui est submergé d’aulnes et absence de ponceau. Il y a aussi la présence de tonneaux et l’apport d’eau souterraine. Sur la station, on observe aussi les ligneux qui sont en tas et le débit au niveau de la station est très fort et bien plus profond que les autres stations. La zone de cette station contien des habitat non loins avec des fermes de boeuf
Station 01:
La station 01 est une station d’ordre 04 alimenté par le ruisseau de haute bouche sud. Directement située à côté d’une grande route de bitume. La station est alimentée par un ruisseau d’ordre quatre (04). Elle est située en bordure d’un milieu forestier, où on voit des épinettes, des sapins et des bouleaux. L’eau de la station n’est pas transparente, le fond est vaseux et peu profond. Le fond est aussi sableux avec des roches et des algues. Sur les berges, de petits arbustes et ensuite des roches (facilement dégradables) qui séparent la station de la route. Deux ponceaux de deux mètres de diamètre y sont installés. La surface de l’eau est couverte par le feuillage et est à l’ombre de la lumière sur un côté et la bordure forestière qui se trouve du côté droit de la station. Une deuxième partie de la station est à ciel ouvert. L’entourage est dominé par les aulnes et semble être une plaine humide.
Station 08:
La station 08 est une station drainée par le ruisseau Swell, qui est un ruisseau d’ordre trois (03). La station a été déboisée en 2022 et 2024. Cette station a son ruisseau à ciel ouvert, complètement exposé à la lumière. Elle est située aussi à côté d’une grande route de bitume avec une pente en pic de la route vers la station. Elle se retrouve au centre des arbustes pleins sur un côté et déboisé sur un deuxième côté. On y retrouve des bouleaux, des conifères, etc. Il est observé plusieurs débris ligneux très peu dégradés. Un milieu découvert sans végétation couvrante et présence des aulnes. Présence d’un seul ponceau. Le fond de cette station est très vaseux.
Station 02:
La station 02 est une station située à côté d’un pont pour piétons et cyclistes. Elle est drainée par le ruisseau Suggary et est un ruisseau d’ordre trois (03). La berge de la station est constituée de graminées, de bétulacées et de conifères. À proximité, il y a un chemin de terre qui a été aménagé pour les voitures. Un petit habitat à côté et un peu plus loin la grande route. Sur la station, il y a un ponceau d’environ deux (02) mètres de diamètre, le fond de cette station est sableux et étirant avec des algues dans le fond. Sur le site, on a une grosse averse, sur un côté, on a un versant plus à pic qui se verse directement dans le ruisseau. Autour, un territoire rempli de petits arbres et sur le côté de la pente du ruisseau, des arbres plus fréquents.
Station 05 :
La station 05 est aussi située sur un ruisseau d’ordre 03 et drainée par le ruisseau McConnell. La station se trouve sur le sentier de VTT, un territoire fréquenté à pied ou à vélo. Elle est située à côté d’un pont en métal qui n’influence pas fortement la station. C’est une station complètement à ciel ouvert. Les berges sont entourées de petits arbustes avec moins de sable sur elles à cause du niveau de l’eau qui est plus haut. Sur cette station, on y trouve un pont en bois qui n’influence pas le milieu et l’écoulement de l’eau. On enregistre une dominance des aulnes, des graminées. Cette station est en plaine inondable. Sur la berge, on y trouve des bouleaux et des épinettes. Sur la station, le courant d’eau semble très faible où on rencontre une différence pour déterminer l’amont et l’aval. Présence des algues dans le fond de l’eau.
Station 07:
La station 07 est une station drainée par le ruisseau Waegh, qui est un ruisseau d’ordre trois (03). La station est à ciel ouvert et située à côté d’un pont en bois juste pour piétons. Dans le fond de l’eau, on observe la présence de plantes qui poussent en hiver sur l’eau. On a aussi la présence de grenouilles sur les lieux. La station 07 se trouve sur un territoire fortement aménagé et dont l’eau est canalisée de manière naturelle. L’eau est transparente et laisse passer la lumière. L’écoulement est normal à vue d’œil et sur les sites, on a une installation de ferme de porcs un peu plus loin. La nature présente des arbustes sur un côté de la station, les berges sont bien solides et le fond de l’eau aussi avec des graviers dans le fond de l’eau. La station est loin des routes et un peu sur un endroit très fréquenté par les humains et les pêcheurs.
Station 11:
La station 11 est une station drainée par le ruisseau Maltempec, qui est un ruisseau d’ordre trois (03). Elle est située en plein milieu de la forêt, un peu loin des routes et des infrastructures. Tout autour de la station, on voit des arbustes. Sur les berges, on remarque des débris d’arbres et de bois. L’eau de la station n’est pas profonde, le fond est sableux. Sur le site, il y a des plantes aquatiques, un ancien barrage y était installé, le tributaire de Maltempète se trouve à 100 mètres de la station. La station est à ciel dégagé. Un peu plus loin, on a des résidences, des forêts naturelles très naturelles loin des infrastructures.
Station 10:
La station 10 est une station drainée par le ruisseau Maltempec, qui est d’ordre trois (03). L’étendue de la rivière se trouve à ciel ouvert et est située directement à côté d’une autoroute. À la station, l’eau est peu profonde avec un fond sableux et des débris au fond. Sur les berges de la station, le sol est un bas-fond, très humide et boueux. La présence de plantes des zones très humides y pousse en grande quantité. De l’autre côté de la station, il y a une forêt, et elle présente une configuration d’une plaine du côté de la route. On observe la présence d’arbres qui poussent avec un léger débordement de branches vers la rivière.
Station 12:
La station 12 est une station drainée par le ruisseau Dempsey, qui est d’ordre trois (03). La station est très profonde, plus que toutes les autres stations étudiées. Le fond de l’eau est très vaseux et boueux. Il a tendance à s’affaisser. Elle est directement à côté d’une grande autoroute et un ponceau en béton y a été construit en 1996. Sur les berges, il y a la présence de roches qui ont été placées à cause de l’aménagement du site. La largeur du site a été estimée à environ 15 mètres car la profondeur et la densité de l’eau au fond du ruisseau sont très denses. À la surface de l’eau, on a du mal à déterminer le sens de l’écoulement de la station. L’aval du ruisseau est à ciel ouvert alors que l’amont est rempli d’arbres qui lui font de l’ombre. La végétation sur la station est déboisée. Dans le fond du ruisseau, on trouve des débris.
station 4
la station 04 est une station situé sur un territoire vaste a coté de culture de bleuetière. un territoire vastement déboisé. La station 04 a sont cours d’eau à ciel ouvert avec une eau peu profond. Sur cette station il y à la présence des mousses, présences de gravier (une roche non dégradable) avec une présence des algues avec une berge très boueuse. ce qui la caractérise d’une station humide, absences de roche dégradable ou altérable.
station 08
Comme la station 08 est à exposée avec le ciel, et une route à coté et des matières en dissous dans le fond. Il a aussi un fond vaseux prèsque meme caractéristique que la station 01 mais juste qu’ici la suface ou l’étendure de l’eau est petit avec une petie l’argeur et très peuprofond
Sation 07
Elle présente le meme cas mais jusque en 2001-2002 la conductivité est très peu variable casi négligeable ce qui peut etre la cause de l’absence de route, un territoire très boisé, moin exposé au soleil, reaménagé et sans des particule ou substance dissous dans le fond. Juste une présence de pond pour piéton qui influence très peu la rivière à ce niveau.
Cgerp et les échantillonnages réalisés
Le comité de gestion environnementale de la rivière Pokemouche a effectué les premiers échantillonnages que j’ai à ma disposition. Cette base de données est constituée de 56 paramètres étudiés, tous prélevés quatre à cinq fois chaque automne et été en 2001-2002, qui constitue une première période d’échantillonnages, et en 2021-2022, qui constitue une deuxième période. C’est sur ces données que nous allons nous appuyer pour étudier la variation de la qualité de l’eau sur une période de 20 ans, en regardant les variations inter-annuelles pour chaque période, ainsi que les variations saisonnières. Ces échantillonnages ont été effectués avec la même méthodologie à la surface de l’eau, car la rivière Pokemouche est peu profonde, soit environ un mètre de profondeur. Cela signifie que la qualité de l’eau en profondeur de la rivière sera quasiment la même qu’en surface.
Description des paramètres à l’étude
Parmi les 56 paramètres étudiés, nous allons décrire les plus importants, soit ceux qui influencent le plus la qualité de l’eau de notre rivière et dont j’aimerai étudier la variation. Ces paramètres sont répartis en trois groupes différents, dont les paramètres physico-chimiques comme la température, le pH, la turbidité (NTU), la conductivité, l’oxygène dissous, les nutriments, etc. Les paramètres biologiques, tels que les coliformes fécaux, et les métaux comme le plomb (Pb), le cadmium (Cd), le mercure (Hg), et le zinc (Zn), etc. (Bricha, S., Ounine, K., Oulkheir, S., El Haloui, N., & Attarassi, B. 2007).
Les paramètres physico-chimiques :
La température:
La température de l’eau est mesurée en degrés Celsius (°C) ou en degré Kelvin (K), mais dans notre étude, elle sera en degrés Celsius. Elle varie en fonction des saisons, de la profondeur à laquelle elle est mesurée, ou même de sa proximité des sources de chaleur, comme l’exposition au soleil ou même des activités humaines. La température de l’eau a un impact sur la solubilité des gaz, la croissance des organismes aquatiques, et la chimie de l’eau.
Le pH:
Le pH mesure l’acidité ou l’alcalinité de l’eau. Nous le mesurons sur une échelle de 0 à 14, où 7 est neutre, tout pH inférieur à 7 est acide et supérieur à 7 est basique. Le pH de l’eau peut affecter la disponibilité des nutriments, la toxicité des métaux lourds, la santé des organismes aquatiques, et la disparition de certaines espèces.
La turbidité
La turbidité consiste à mesurer la clarté de l’eau en mesurant la quantité de particules en suspension. Elle est souvent mesurée en unités de turbidité (NTU). Lorsque la turbidité est élevée, cela peut être causé par des sédiments, des particules organiques, ou des polluants, et peut affecter la transmission de la lumière à travers l’eau, la photosynthèse, et la santé des écosystèmes aquatiques.
La conductivité:
La conductivité mesure la capacité de l’eau à conduire le courant électrique, ce qui est influencé par la présence de minéraux dissous, tels que les sels et les métaux (comme les océans). Elle est souvent mesurée en microsiemens par centimètre (µS/cm) ou en millisiemens par centimètre (ms/cm). La conductivité de l’eau peut nous permettre de savoir s’il y a présence de contaminants, et dans certains cas, nous pouvons l’utiliser comme indicateur de la salinité ou de la dureté de l’eau.
L’oxygène dissous
L’oxygène dissous mesure la quantité d’oxygène dissous dans l’eau, nécessaire à la respiration des organismes aquatiques. Nous le mesurons en milligrammes par litre (mg/L) ou en pourcentage de saturation. Le niveau d’oxygène dissous varie en fonction de la température, de l’altitude, de la pression atmosphérique, et de la présence de matière organique ou de polluants dans l’eau.
La couleur
autreschoses
Les nutriments, tels que l’azote (sous forme de nitrate, nitrite, ammonium) et le phosphore (sous forme de phosphate), sont essentiels à la croissance des plantes aquatiques et des algues. Cependant, un excès de nutriments peut entraîner une propagation excessive d’algues, appelée eutrophisation, ce qui peut entraîner une diminution de l’oxygène dissous et des problèmes de qualité de l’eau.
Les paramètres biologiques :
les E_coli
Les coliformes fécaux sont des bactéries qui sont généralement présentes dans les intestins des animaux (y compris les mammifères, dont les humains) et se retrouvent fréquemment dans les matières fécales. Ils sont souvent utilisés comme indicateurs de contamination fécale dans l’eau, car leur présence indique la possible présence de pathogènes d’origine fécale qui peuvent être dangereux pour la santé humaine. Les coliformes fécaux sont généralement exprimés en nombre de colonies formant unités (CFU) par 100 millilitres (ml) d’eau. Une concentration élevée de coliformes fécaux dans l’eau peut indiquer une contamination fécale récente et un risque potentiel de maladies d’origine hydrique. Cependant, il est important de noter que la présence de coliformes fécaux dans l’eau ne signifie pas nécessairement qu’elle est dangereuse pour la consommation, car d’autres facteurs, tels que le type de coliformes présents et la présence de pathogènes spécifiques, doivent être pris en compte.
Les métaux :
Ces éléments que nous allons vous décrire sont des polluants courants dans l’eau qui peuvent avoir des effets néfastes sur la santé humaine et celle des écosystèmes aquatiques. Le Plomb (Pb) : Le plomb est l’un des métaux lourds toxiques qui affectent souvent notre système nerveux, les reins, le sang et le développement du cerveau, surtout chez les enfants. Il provient généralement de la corrosion ou de l’altération des tuyaux en plomb, des conduites d’eau et de diverses activités industrielles.
Le Cadmium (Cd) : Le cadmium est également un métal toxique qui provoque des problèmes rénaux, des troubles osseux et des dommages pulmonaires. Il est souvent associé à des activités industrielles telles que la production de batteries, l’exploitation minière et le traitement des métaux.
Le Mercure (Hg) : Le mercure est l’un des métaux lourds qui a des effets toxiques sur notre système nerveux central, les reins et le système immunitaire, entre autres. Il est souvent associé à la combustion de combustibles fossiles, à la production de chlorure de vinyle et à d’autres activités industrielles.
Le Zinc (Zn) : Le zinc est un oligo-élément essentiel à de nombreux processus biologiques, mais à des concentrations élevées dans l’eau, il devient toxique pour les organismes aquatiques. Le zinc provient de diverses sources, notamment des activités industrielles, de l’agriculture et de l’érosion des sols.
Nous mesurons ces éléments en microgrammes par litre (µg/L) conformément aux réglementations et normes strictes qui limitent les concentrations de ces métaux dans l’eau potable et les eaux de surface pour protéger la santé humaine et l’environnement. En général, tous ces paramètres sont essentiels pour évaluer la qualité de l’eau et comprendre l’état des écosystèmes aquatiques.
RÉSULTATS ET DISCUSSION
Température
## Station2 Date Temp_eau_YSI_degC
## 100 Sewell 08 2001-10-31 1.4
## 104 Sewell 08 2002-10-31 1.6
## 40 Morrison 06 2002-10-31 1.7
## 36 Morrison 06 2001-10-31 1.8
## 20 Suggary 02 2001-10-31 2.1
## 180 McConnell Six Rd 05 2001-10-31 2.1
## 68 Branche sud aval 03 2001-10-31 2.3
## 184 McConnell Six Rd 05 2002-10-31 2.3
## 56 br. sud amont 01 2002-10-31 2.5
## 24 Suggary 02 2002-10-31 2.7
## 52 br. sud amont 01 2001-10-31 2.7
## 88 Trout Val-Doucet 09 2002-10-31 2.7
## 136 Pollard 10 2002-10-31 2.7
## 164 Waugh sanct. 07 2001-10-31 2.7
## 168 Waugh sanct. 07 2002-10-31 2.7
## 84 Trout Val-Doucet 09 2001-10-31 3.0
## 120 Dempsey 12 2002-10-31 3.3
## 132 Pollard 10 2001-10-31 3.3
## 116 Dempsey 12 2001-10-31 3.9
## 152 Malt 11 2002-10-31 4.4
## 31 Suggary 02 2022-10-03 4.5
## 8 Pok amont 04 2002-10-31 4.6
## 47 Morrison 06 2022-10-03 4.7
## 95 Trout Val-Doucet 09 2022-10-03 4.7
## 4 Pok amont 04 2001-10-31 4.8
## 148 Malt 11 2001-10-31 4.8
## 63 br. sud amont 01 2022-10-03 5.6
## 48 Morrison 06 2022-11-01 5.9
## 127 Dempsey 12 2022-10-03 6.0
## 96 Trout Val-Doucet 09 2022-11-01 6.1
## 79 Branche sud aval 03 2022-10-03 6.2
## 111 Sewell 08 2022-10-03 6.2
## 16 Pok amont 04 2022-11-01 6.3
## 27 Suggary 02 2021-10-05 6.3
## 175 Waugh sanct. 07 2022-10-03 6.3
## 44 Morrison 06 2021-10-28 6.4
## 91 Trout Val-Doucet 09 2021-10-05 6.4
## 15 Pok amont 04 2022-10-03 6.5
## 32 Suggary 02 2022-11-01 6.5
## 80 Branche sud aval 03 2022-11-01 6.5
## 143 Pollard 10 2022-10-03 6.5
## 191 McConnell Six Rd 05 2022-10-03 6.5
## 28 Suggary 02 2021-10-28 6.7
## 76 Branche sud aval 03 2021-10-28 6.7
## 92 Trout Val-Doucet 09 2021-10-28 6.7
## 43 Morrison 06 2021-10-05 7.0
## 60 br. sud amont 01 2021-10-28 7.0
## 64 br. sud amont 01 2022-11-01 7.0
## 112 Sewell 08 2022-11-01 7.1
## 156 Malt 11 2021-10-28 7.1
## 12 Pok amont 04 2021-10-28 7.2
## 188 McConnell Six Rd 05 2021-10-28 7.2
## 59 br. sud amont 01 2021-10-05 7.3
## 124 Dempsey 12 2021-10-28 7.3
## 172 Waugh sanct. 07 2021-10-28 7.3
## 176 Waugh sanct. 07 2022-11-01 7.3
## 11 Pok amont 04 2021-10-05 7.4
## 108 Sewell 08 2021-10-28 7.4
## 192 McConnell Six Rd 05 2022-11-01 7.4
## 140 Pollard 10 2021-10-28 7.5
## 160 Malt 11 2022-11-01 7.6
## 7 Pok amont 04 2002-10-02 7.8
## 128 Dempsey 12 2022-11-01 7.8
## 151 Malt 11 2002-10-02 7.8
## 75 Branche sud aval 03 2021-10-05 7.9
## 150 Malt 11 2002-08-28 7.9
## 159 Malt 11 2022-10-03 7.9
## 187 McConnell Six Rd 05 2021-10-05 7.9
## 6 Pok amont 04 2002-08-28 8.0
## 107 Sewell 08 2021-10-05 8.0
## 144 Pollard 10 2022-11-01 8.0
## 2 Pok amont 04 2001-08-28 8.4
## 155 Malt 11 2021-10-05 8.5
## 123 Dempsey 12 2021-10-05 8.7
## 139 Pollard 10 2021-10-05 8.7
## 146 Malt 11 2001-08-28 8.8
## 171 Waugh sanct. 07 2021-10-05 9.0
## 177 McConnell Six Rd 05 2001-08-01 9.0
## 82 Trout Val-Doucet 09 2001-08-28 9.3
## 147 Malt 11 2001-09-26 9.3
## 3 Pok amont 04 2001-09-26 9.8
## 38 Morrison 06 2002-08-28 9.9
## 50 br. sud amont 01 2001-08-28 10.0
## 166 Waugh sanct. 07 2002-08-28 10.1
## 33 Morrison 06 2001-08-01 10.2
## 86 Trout Val-Doucet 09 2002-08-28 10.2
## 23 Suggary 02 2002-10-02 10.3
## 163 Waugh sanct. 07 2001-09-26 10.4
## 39 Morrison 06 2002-10-02 10.5
## 22 Suggary 02 2002-08-28 10.6
## 162 Waugh sanct. 07 2001-08-28 10.6
## 83 Trout Val-Doucet 09 2001-09-26 10.7
## 87 Trout Val-Doucet 09 2002-10-02 10.7
## 167 Waugh sanct. 07 2002-10-02 10.7
## 10 Pok amont 04 2021-08-31 10.8
## 135 Pollard 10 2002-10-02 10.8
## 161 Waugh sanct. 07 2001-08-01 10.8
## 71 Branche sud aval 03 2002-10-02 10.9
## 178 McConnell Six Rd 05 2001-08-28 10.9
## 26 Suggary 02 2021-08-31 11.0
## 55 br. sud amont 01 2002-10-02 11.0
## 54 br. sud amont 01 2002-08-28 11.1
## 93 Trout Val-Doucet 09 2022-07-28 11.1
## 119 Dempsey 12 2002-10-02 11.1
## 134 Pollard 10 2002-08-28 11.1
## 9 Pok amont 04 2021-07-28 11.2
## 35 Morrison 06 2001-09-26 11.2
## 70 Branche sud aval 03 2002-08-28 11.3
## 1 Pok amont 04 2001-08-01 11.4
## 29 Suggary 02 2022-07-28 11.4
## 25 Suggary 02 2021-07-28 11.5
## 49 br. sud amont 01 2001-08-01 11.5
## 51 br. sud amont 01 2001-09-26 11.5
## 66 Branche sud aval 03 2001-08-28 11.5
## 90 Trout Val-Doucet 09 2021-08-31 11.7
## 153 Malt 11 2021-07-28 11.7
## 179 McConnell Six Rd 05 2001-09-26 11.8
## 13 Pok amont 04 2022-07-28 11.9
## 30 Suggary 02 2022-09-01 11.9
## 89 Trout Val-Doucet 09 2021-07-28 11.9
## 67 Branche sud aval 03 2001-09-26 12.0
## 130 Pollard 10 2001-08-28 12.0
## 154 Malt 11 2021-08-31 12.0
## 14 Pok amont 04 2022-09-01 12.1
## 169 Waugh sanct. 07 2021-07-28 12.1
## 158 Malt 11 2022-09-01 12.3
## 103 Sewell 08 2002-10-02 12.7
## 131 Pollard 10 2001-09-26 12.7
## 97 Sewell 08 2001-08-01 12.8
## 170 Waugh sanct. 07 2021-08-31 12.8
## 19 Suggary 02 2001-09-26 12.9
## 94 Trout Val-Doucet 09 2022-09-01 12.9
## 99 Sewell 08 2001-09-26 12.9
## 157 Malt 11 2022-07-28 12.9
## 182 McConnell Six Rd 05 2002-08-28 12.9
## 183 McConnell Six Rd 05 2002-10-02 12.9
## 18 Suggary 02 2001-08-28 13.0
## 102 Sewell 08 2002-08-28 13.1
## 173 Waugh sanct. 07 2022-07-28 13.1
## 118 Dempsey 12 2002-08-28 13.2
## 5 Pok amont 04 2002-07-29 13.3
## 45 Morrison 06 2022-07-28 13.3
## 115 Dempsey 12 2001-09-26 13.4
## 65 Branche sud aval 03 2001-08-01 13.5
## 98 Sewell 08 2001-08-28 13.5
## 114 Dempsey 12 2001-08-28 13.5
## 58 br. sud amont 01 2021-08-31 13.7
## 189 McConnell Six Rd 05 2022-07-28 13.8
## 57 br. sud amont 01 2021-07-28 14.0
## 174 Waugh sanct. 07 2022-09-01 14.0
## 105 Sewell 08 2021-07-28 14.2
## 141 Pollard 10 2022-07-28 14.2
## 17 Suggary 02 2001-08-01 14.4
## 81 Trout Val-Doucet 09 2001-08-01 14.5
## 106 Sewell 08 2021-08-31 14.6
## 137 Pollard 10 2021-07-28 14.6
## 53 br. sud amont 01 2002-07-29 14.7
## 62 br. sud amont 01 2022-09-01 14.8
## 42 Morrison 06 2021-08-31 14.9
## 61 br. sud amont 01 2022-07-28 14.9
## 149 Malt 11 2002-07-29 14.9
## 46 Morrison 06 2022-09-01 15.0
## 74 Branche sud aval 03 2021-08-31 15.0
## 122 Dempsey 12 2021-08-31 15.0
## 126 Dempsey 12 2022-09-01 15.0
## 109 Sewell 08 2022-07-28 15.1
## 129 Pollard 10 2001-08-01 15.1
## 142 Pollard 10 2022-09-01 15.1
## 125 Dempsey 12 2022-07-28 15.3
## 73 Branche sud aval 03 2021-07-28 15.5
## 77 Branche sud aval 03 2022-07-28 15.5
## 117 Dempsey 12 2002-07-29 15.6
## 41 Morrison 06 2021-07-28 15.7
## 69 Branche sud aval 03 2002-07-29 15.7
## 138 Pollard 10 2021-08-31 15.7
## 110 Sewell 08 2022-09-01 15.9
## 121 Dempsey 12 2021-07-28 16.1
## 78 Branche sud aval 03 2022-09-01 16.2
## 190 McConnell Six Rd 05 2022-09-01 16.2
## 165 Waugh sanct. 07 2002-07-29 16.4
## 186 McConnell Six Rd 05 2021-08-31 16.4
## 101 Sewell 08 2002-07-29 16.8
## 185 McConnell Six Rd 05 2021-07-28 16.9
## 133 Pollard 10 2002-07-29 17.0
## 37 Morrison 06 2002-07-29 17.3
## 181 McConnell Six Rd 05 2002-07-29 17.4
## 85 Trout Val-Doucet 09 2002-07-29 17.5
## 21 Suggary 02 2002-07-29 17.9
## 113 Dempsey 12 2001-08-01 20.4
## 145 Malt 11 2001-08-01 25.2
## 34 Morrison 06 2001-08-28 NaN
## 72 Branche sud aval 03 2002-10-31 NaN
## [1] "Station" "Date"
## [3] "Station2" "AnalysisSurfaceWater"
## [5] "RPCSampleID" "ClientSampleID"
## [7] "DateSampled" "Sodium_mg_L"
## [9] "Potassium_mg_L" "Calcium_mgL"
## [11] "Magnesium_mg_L" "AlkalinityCaCO3_mg_L"
## [13] "Chloride_mg_L" "Fluoride_mg_L"
## [15] "Sulfate_mg_L" "Bromine_mg_L"
## [17] "Ammonia_as_N_mg_L" "Unionized_20degC_mg_L"
## [19] "NitrateNitrite_asN_mg_L" "Nitrite_as_N_mg_L"
## [21] "Nitrate_as_N_mg_L" "Nitrogen_Total_mg_L"
## [23] "Phosphorus_Total_mg_L" "Carbon_Total_Organic_mg_L"
## [25] "Colour_TCU" "Conductivity_microS_cm"
## [27] "pH_units" "Turbidity_NTU"
## [29] "Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L" "Carbonate_as_CaCO3_mg_L"
## [31] "Hardness_as_CaCO3_mg_L" "TDS_calc_mg_L"
## [33] "Saturation_pH_20degC_units" "Langelier_Index_20degC"
## [35] "AnalysisSurfaceWater.1" "RPCSampleID.1"
## [37] "ClientSampleID2" "DateSampled2"
## [39] "Analytes_Units" "Aluminum_mg_L"
## [41] "Antimony_mg_L" "Arsenic_mg_L"
## [43] "Barium_mg_L" "Beryllium_mg_L"
## [45] "Bismuth_mg_L" "Boron_mg_L"
## [47] "Cadmium_mg_L" "Calcium_mg_L"
## [49] "Chromium_mg_L" "Cobalt_mg_L"
## [51] "Copper_mg_L" "Iron_mg_L"
## [53] "Lead_mg_L" "Lithium_mg_L"
## [55] "Magnesium_mg_L.1" "Manganese_mg_L"
## [57] "Molybdenum_mg_L" "Nickel_mg_L"
## [59] "Potassium_mg_L.1" "Rubidium_mg_L"
## [61] "Selenium_mg_L" "Silver_mg_L"
## [63] "Sodium_mg_L.1" "Strontium_mg_L"
## [65] "Tellurium_mg_L" "Thallium_mg_L"
## [67] "Tin_mg_L" "Uranium_mg_L"
## [69] "Vanadium_mg_L" "Zinc_mg_L"
## [71] "MicrobiologicalExaminationWater" "RPCSampleID3"
## [73] "ClientsampleID3" "Datesampled3"
## [75] "Time.Sampled" "E_coli_MPN_100.mL"
## [77] "Temp_eau_YSI_degC" "Oxyg_dissous_YSI_mg_L"
## [79] "Cond_YSI_mS_cm" "NOX_mg_L"
## [81] "TKN_mg_L" "TP_L_mg_L"
## [83] "SS_mg_L" "Year"
## [85] "Period" "Campagne"
Commentaire:
Il n’y a pas de différente systématique de température entre les deux périodes. Certaines stations ont été échantillonnées à des periodes chaudes comme la station 11 (Maltempec) et à des periodes froides comme la station 09 (Trout).
Les températures en 2021-2022 indique une une plus grande variabilité par rapport à celle de la période 2001_2002.
Des moustaches plus longues indiquent une plus grande variabilité dans les données.
Les moustaches son plus grande et présent sur tout les stations en 2001_2002 qu’en 2021_2022 ce qui indique une grande variabilité.
On observe plus de valeurs abérrantes et uniqument sur les stations en 2001_2002. Ce qui indique des anomalies ou une variabilité extrême sur les stations 02, 03, 08, 12, 11 et 07.
Graphique de la variation de la Température sur chacun des station en 2001
Commentaire du graphique 2001:
On observe une baisse de la température de la fin de la saison d’été jusqu’a la fin de l’automne et ce à toutes les stations. Les température ont variés entre 25 et 4 dégré. La plus grande température est observé à la station 11 sur tout la saison d’analyse. À la station 4 la température était la 3eme station la plus basse à la fin de l’été et à la fin de l’automne elle est devenu la température la plus élévé avec la station 11 Contrairement au autre sts, la temp à la st 11 était la plus faible à la fin de l’été et a augmenté durant la saison avant de baisser à la fin de l’automne. La temp sur tous les stations ont baissé de 60%
Graphique de la variation de la Températures sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique 2002:
En 2002 la temp est compris entre 4 et 15 dégré de la fin de l’été à la fin de l’automne. La station 2 detient la plus grand Temp a la fin de l’été avant de baissé à la fin de l’automne pour laisser place à la plus grand temp à la station 4 qui avait la plus faible temp sur tous les stations à la fin de l’été. La temp sur tous les stations ont baissé de 100%
Graphique de la variation de la Température sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique 2021:
La temp a baisser sur tout les stations. la station 4 et 2 à la fin de l’été ont la plus faible temp mais c’est les stations 3 et 6 qui était parmis les plus grande temp à la fin de l’été qui on baissé et sont devenir les plus basses temp de tout les station a la fin de l’automne. en 2021 la temp est comprise entre 6 et 16 dégré. La temp sur tous les stations ont baissé de 85%
Graphique de la variation de la Température sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
La temp a baissé sur tous les stations commes dans tout les autres années. la temp a varié entre 4 et 17 dégré. La temp sur tout les stations ont baissé de 80%
Graphique de la variation de la Température sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire du graphique 2001_2002:
La temp a baisser au meme niveau que la temp de l’air d’aout en novembre pour les deux années. À la station 4 les temp etait les plus faible dans les trois premiere prélevement avant la fin de l’automne pour etre la plus grands de tout les autre station a la fin de chaque automne lors des deux années.
Graphique de la variation de la Température sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire du graphique 2021_2022: La temp a baissé aucours des deux saisons. la plus basse temp a été observé en 2022 et la plus haute en 2021. En 2022 la temp a baisé de 11% par rapport a la temp en 2021. En 2021 les temp ont varié entre 17,5 et 6. En 2022 entre 4 et 16.
Les 04 graph en un pour la Température.
ggarrange(Tempg2001, Tempg2002, Tempg2021, Tempg2022, ncol=2, nrow=2)## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Tempg2001_2022=ggplot(aes(y=Temp_eau_YSI_degC, x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Tempg2001_2022## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Commentaire du graphique des quatre années :
La différence de température est systématique sur les deux périodes :
La température a plus baissé le 1er novembre 2001 et 2002 que les températures du 1er novembre 2021 et 2022, et ce sur toutes les stations.
Les stations 11 (Malt) et 12 (Dempsey) ont les températures les plus élevées le 1er août 2001 et les années suivantes, la température n’a plus augmenté jusqu’à ce niveau.
La température en novembre 2001 et 2002 a baissé plus que les températures de novembre 2021 et 2022.
La station 08 (Sewell) présente la température la plus basse dans la période 01 et la station 02 (Suggary) dans la période 02.
Les températures ont baissé en pic lors de la période 01 et de manière légèrement constante dans la période 02.
Les questions auxquelles on peut répondre :
La température qui a baissé en pics lors de la période 01 a-t-elle influencé certains paramètres ? Ont-elles été causées par des facteurs météorologiques, climatiques ou des causes territoriales à prendre en compte ?
Remarque :
La station 12 est à ciel ouvert et sur un côté à un territoire déboisé et de l’autoroute, et plus on a moins d’arbres, moins on a de pluie et plus la température est élevée. Mais ce déboisement a eu lieu en 2023, qu’en est-il du territoire en 2001 ? Mais la station 11 est en plein milieu de la forêt.
Oxygène dissous
variabilité spatiale : Oxygène dissous
Essai de citation (Rabearisoa et al. 2023)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 4.420 8.500 9.585 9.636 10.787 13.130 2Commentaire:
La teneur en oxygène dissous de la period 2001-2002 est généralement plus basse que la teneur en oxygène dissou de la periode 2021-2022.
La norme canadienne des recommandations du CCME (Conseil canadien des ministres de l’Environnement) dit que pour:
L’eau d’une rivière, d’un ruisseau ou d’un cours d’eau en période d’été ou à une à une température normal doivent avoir une teneur en oxygène dissous de 6mg/l pour les petites espèces biologique à un niveau rudimentaire et de 5,5mg/l pour les espèces a un niveau superieur.
L’eau des montagne, situé dans les endroits en haute altitude ou en période de froid (hivernale) doivent avoir une teneur en oxygène dissous de 9,5mg/l pour les petites espèces biologique à un niveau rudimentaire et de 6,5 mg/l pour tout les autres espèces.
Nos valeur varient entre 4,420mg/l et 13,130mg/l d’oxygènes dissous sauffe quelque valeur abérente observé sur les station 09 et 12.
Graphique de la variation de l’oxygène dissous sur chacun des station en 2001
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 7.300 8.470 9.400 9.392 10.260 12.100 1Commentaire du graphique 2001:
Dans l’ensemble, les stations ont vu leur concentration en oxygène diminuer d’environ 1-2 mg/L entre le 1er août 2001 et le 1er novembre 2001. La station 10 (Pollard) a gardé une allure presque constante (peu variable et faible), tandis que la station 02 (Suggary) a connu une baisse continue et linéaire, avec la plus faible teneur en 2001. Quant à la station 05 (M Conell), ayant la teneur la plus élevée, elle a baissé en piqué jusqu’au début de l’automne pour devenir presque constante. La teneur en oxygène dissous à varié entre 7,3mg/l et 12,1mg/l en 2001
Graphique de la variation de l’oxygène dissous sur chacun des stations en 2002
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 4.420 7.425 8.170 8.247 8.960 11.240 1Commentaire du graphique 2002:
En 2002, les variations saisonnière d’oxygène étaient synchrone entre les stations. La stations Suggary étant la plus oxygénée et la station Dempsey la moins oxygénée.
La station 09 a varié avec des baisse et hausse aigu ayant la plus faible teneur le 1er octorbre 2002. La station 06 a varié prèsque a la constance avec le plus haute teneur de meme que la station 06. Les variation saisonnière en 2002 sont comprise entre 4,42mg/L et 11,240mg/L. Ce graphique nous renseigne sur une faible teneur en oxygène en 2002 par rapport à l’an 2001, et avec une plus baisse teneur en 2001.
Graphique de la variation de l’oxygène dissous sur chacun des stations en 2021
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 7.94 9.20 10.35 10.09 10.94 12.14Commentaire du graphique 2021:
À tous les station on observe une hausse sur toute les saisons. 20 années après en 2021 la teneur en oxygène dissous est comprise entre 7,94mg/L et 12,14mg/L comme en 2001. À la station 10 (Pollard) on observe une grande baisse d’environs (50%) et une forte teneur à la station 02 (Sugarry) et 09 (Trout) toujours augmentant avec les plus grande teneur.
Graphique de la variation de l’oxygène dissous sur chacun des stations en 2022
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 8.28 9.52 10.80 10.78 12.07 13.13Commentaire du graphique:
On remarque d’abord par rapport au autres années que la teneur en oxygène dissous a plus été élevé et est comprise entre 8.28mg/L et 13.13mg/L. La teneur à tous les station ont connu de faible variation prèsque linéaire, contrairement à la station 07 et 10 qui ont connu le plus de baisse (45%)et(50%) à la fin de la saison. La station 02 a la fin de la saison à la plus haute teneur et la station 06 à coté.
Graphique de la variation de l’oxygène dissous sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
Graphique de la variation de l’oxygène dissous sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire du graphique 2021_2022:
On remarque que la variation periodique de 2021 à 2022 est comprise entre 7mg/L et plus de 13mg/L. On constat que malgré la variation saisonnière de hausse et de baisse qui se remarque sur les stations entre les deux année a augmentanter. Sur cette periode on remarque bien l’allure de la station 01 qui à connu de forte baisse et hausse avec la plus faible teneur de la periode et la station 02 avec la plis forte teneur durant la periode.
Graphique de bas niveau: syntax simple, mais possibilités plus limitées Plutôt que de créer 48 sous-tableaus (12 stations x 4 années), contrôler la fenêtre temporelle avec “xlim” pour chacune des 12 stations…
Les 04 graph en un pour l’oxygène dissous.
ggarrange(O2g2001, O2g2002, O2g2021, O2g2022, ncol=2, nrow=2)## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Pok2001.2022$Campagne## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## [26] 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2
## [51] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
## [76] 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4
## [101] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## [126] 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6
## [151] 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
## [176] 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16Pok2001.2022$Station2## [1] Pok amont 04 Pok amont 04 Pok amont 04
## [4] Pok amont 04 Pok amont 04 Pok amont 04
## [7] Pok amont 04 Pok amont 04 Pok amont 04
## [10] Pok amont 04 Pok amont 04 Pok amont 04
## [13] Pok amont 04 Pok amont 04 Pok amont 04
## [16] Pok amont 04 Suggary 02 Suggary 02
## [19] Suggary 02 Suggary 02 Suggary 02
## [22] Suggary 02 Suggary 02 Suggary 02
## [25] Suggary 02 Suggary 02 Suggary 02
## [28] Suggary 02 Suggary 02 Suggary 02
## [31] Suggary 02 Suggary 02 Morrison 06
## [34] Morrison 06 Morrison 06 Morrison 06
## [37] Morrison 06 Morrison 06 Morrison 06
## [40] Morrison 06 Morrison 06 Morrison 06
## [43] Morrison 06 Morrison 06 Morrison 06
## [46] Morrison 06 Morrison 06 Morrison 06
## [49] br. sud amont 01 br. sud amont 01 br. sud amont 01
## [52] br. sud amont 01 br. sud amont 01 br. sud amont 01
## [55] br. sud amont 01 br. sud amont 01 br. sud amont 01
## [58] br. sud amont 01 br. sud amont 01 br. sud amont 01
## [61] br. sud amont 01 br. sud amont 01 br. sud amont 01
## [64] br. sud amont 01 Branche sud aval 03 Branche sud aval 03
## [67] Branche sud aval 03 Branche sud aval 03 Branche sud aval 03
## [70] Branche sud aval 03 Branche sud aval 03 Branche sud aval 03
## [73] Branche sud aval 03 Branche sud aval 03 Branche sud aval 03
## [76] Branche sud aval 03 Branche sud aval 03 Branche sud aval 03
## [79] Branche sud aval 03 Branche sud aval 03 Trout Val-Doucet 09
## [82] Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09
## [85] Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09
## [88] Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09
## [91] Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09
## [94] Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09 Trout Val-Doucet 09
## [97] Sewell 08 Sewell 08 Sewell 08
## [100] Sewell 08 Sewell 08 Sewell 08
## [103] Sewell 08 Sewell 08 Sewell 08
## [106] Sewell 08 Sewell 08 Sewell 08
## [109] Sewell 08 Sewell 08 Sewell 08
## [112] Sewell 08 Dempsey 12 Dempsey 12
## [115] Dempsey 12 Dempsey 12 Dempsey 12
## [118] Dempsey 12 Dempsey 12 Dempsey 12
## [121] Dempsey 12 Dempsey 12 Dempsey 12
## [124] Dempsey 12 Dempsey 12 Dempsey 12
## [127] Dempsey 12 Dempsey 12 Pollard 10
## [130] Pollard 10 Pollard 10 Pollard 10
## [133] Pollard 10 Pollard 10 Pollard 10
## [136] Pollard 10 Pollard 10 Pollard 10
## [139] Pollard 10 Pollard 10 Pollard 10
## [142] Pollard 10 Pollard 10 Pollard 10
## [145] Malt 11 Malt 11 Malt 11
## [148] Malt 11 Malt 11 Malt 11
## [151] Malt 11 Malt 11 Malt 11
## [154] Malt 11 Malt 11 Malt 11
## [157] Malt 11 Malt 11 Malt 11
## [160] Malt 11 Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07
## [163] Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07
## [166] Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07
## [169] Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07
## [172] Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07
## [175] Waugh sanct. 07 Waugh sanct. 07 McConnell Six Rd 05
## [178] McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05
## [181] McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05
## [184] McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05
## [187] McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05
## [190] McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05 McConnell Six Rd 05
## 12 Levels: Pok amont 04 < Suggary 02 < Morrison 06 < ... < McConnell Six Rd 05O2g2001_2022b=ggplot(aes(y=Oxyg_dissous_YSI_mg_L, x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
O2g2001_2022b## Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Commentaire du graphique des quatre années :
La teneur en oxygène dissous a considérablement baissé sur toutes les stations en octobre 2002. L’eau est très faiblement oxygénée sur toutes les stations en octobre 2002.
Les plus faibles teneurs en oxygène sont celles enregistrées sur la station 09 (Trout) et 12 (Dempsey).
Lors de la période 01 en 2001, la teneur en oxygène a baissé de manière synchronisée sur toutes les stations durant toutes les saisons. En 2002, lors de la période d’été, l’eau est très oxygénée sur toutes les stations et en automne, l’eau est devenue très faiblement oxygénée sur toutes les stations. Alors qu’en la deuxième période (2021-2022), la teneur en oxygène a augmenté de manière synchrone et continue sur toutes les stations et sur les deux ans.
L’eau de la station 02 (Suggary) est la plus faiblement oxygénée en novembre 2001. En octobre 2002 et durant toute la période deux, elle est l’une des stations les plus oxygénées.
La station 12 (Dempsey) présente l’allure de l’eau la moins oxygénée durant toutes les deux périodes.
Remarque :
La température a aussi baissé en novembre 2001 et 2002, cela a peut-être influencé la teneur en oxygène de cette période.
Question :
Qu’est-ce qui s’est vraiment passé sur toutes les stations en novembre 2002 ? Y a-t-il un facteur qui a causé la désoxygénation durant cette saison et sur ces stations ?
Conductivity_microS_cm
Conductivité variabilité spatiale
Commentaire:
La conductivité est plus élevé sur tout les stations à la période 2001-2002 de plus que la conductivité en 2021-2021, sauf sur la station 10 qui a une conductivité plus élevé en 2021-2022.
La station 4 se démarque par les valeurs de conductivités environ deux fois moins élevées qu’aux autres stations. (partie Résultats).
(interprétation), on peut dire «En effet, la station 4 est la plus reculée d’entres toutes les stations le long de la branche principale; elle est la plus éloignée de l’influence des marées… Il n’est donc pas surprenant qu’elle affiche les plus faibles valeurs de conductivité.
La conductivité présente une plus grande variabilité 20ans plus tard et ce sur les stations 01, 08 et 07.
La turbidité de la station 01, 08, 10 et 07 indiquent plus de variabilité dans les données en 2021-2022 de plus que celle de 20ans en arrière.
La conductivité lors de la période 01 présente des valeurs abbérentes forte sur les station 02 et 07. mais à la période 02 ils indique des valeurs abbérente faible de la conductivité sur les stations 03, 09, 12, 11. ces valeurs nous indique soit une anomalie ou une variabilité extrème sur ces stations a ces périodes.
Graphique de la variation de la Conductivité sur chacun des station en 2001
Commentaire du graphique:
La conductivité n’a pas vraiment varié, ils ont baissé de (9%) à tous les stations soit une variation presque constante. La station 4 a la plus faible conductivité sur tous les prélèvements de l’an 2001. Les plus grandes conductivités sont celle de la station 01 et 10. La station 08 a augmenter de 27% en octobre pour baisser de 36.6% en novembre.
NB: si les autre son presque constant faut donc regarder ce qui se passe à la station 08.
Graphique de la variation de la Conductivité sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
La plus basse conductivité a été enregistré sur la sation 04 sur tout la saison d’échantillonage avec un écart d’environs 75micro Sm_cm. la conductivité à augmenté de septembre à novembre à la station une avec la plus grande conductivité. seul en sep et Oct les plus grande observation on été faites.
Graphique de la variation de la Conductivité sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
La conductivité a baisser à tous les stations. La station 04 à la plus basse conductivité a toutes les saisons en 2021. la conductivité à varié entre 50 micros SCM à 200 micros SCM. La station 01 et 10 ont les plus grandes conductivités, avant que la station 01 ne connaisse une grande baisse (66%).
NB: la plus faible conductivité est en 2021 ainsi que la plus grande et c’est en cette année on observe de grande variation.
Graphique de la variation de la Conductivité sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
La conductivité à légèrement varier, avec les courbes presque constants sauf à la station 01 et 10. sur la station 04 on à la plus faible conductivité. De la fin de l’été jusqu’en octobre la conductivité a augmenter à la station 01pour baisser de 27,3% jusqu’en novembre (NB: la plus grande variation par rapport au autre station)
Graphique de la variation de la Conductivité sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
La conductivité de la station 4 demeure plus la plus basse. La conductivité de la station 01 a varié en baissé en 2001 pour augmenter en 2002 avec la plus grande conductivité sur toutes les stations des deux années de la période. La conductivité durant toute la période a augmenté avec de petite variation en 2001 et une augmentation continue en 2002. À la fin de l’été 2001 jusqu’en octobre et de la fin de l’été 2002 jusqu’en septembre la conductivité augmente à la station 08 pour baisser d’octorbre en novembre 2001 et de septembre en novembre 2002. (NB: voir ce qui influence la variation à cette saison .)
Graphique de la variation de la Conductivité sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
La conductivité de la station 4 a la plus basse conductivité de la période. En générale la conductivité a plus baissé en 2021 qu’en 2022. À la fin de l’été en 2021 les conductivités sont plus haut que les conductivités à la fin de l’automne et on observe aussi une augmentation de la conductivité durant les deux saisons. Ce qui n’est pas le cas en 2022 ou la variation a augmenté à tous les stations mais casi constant sauf à la station 01 avec un grand baisse(27,3%).
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(Condg2001, Condg2002, Condg2021, Condg2022, ncol=2, nrow=2)
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Condg2001_2022=ggplot(aes(y=Conductivity_microS_cm , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Condg2001_2022
Commentaire du graphique des quatre années :
La conductivité a baissé à toutes les stations en septembre et en octobre 2021.
L’eau à la station 04 (La tête des stations) durant toutes les deux périodes a la plus faible conductivité.
Il y a aussi la station 11 qui présente aussi une faible conductivité par rapport aux autres stations.
Les stations 01 (Br sud amont) et 10 (Pollard) ont enregistré les plus fortes conductivités lors des périodes 01 et 02.
Question :
Qu’est-ce qui s’est passé pour que la conductivité baisse sur toutes les stations en septembre et octobre 2021 ?
Remarque :
La station 04, étant la tête du ruisseau et aussi une rivière d’ordre 3, est susceptible de ne pas trop être drainée par de grands ruisseaux et aussi moins influencée par plusieurs facteurs environnementaux et territoriaux surtout car elle se retrouve en tête du ruisseau. Elle n’a pas été influencée par les facteurs territoriaux lors de l’écoulement sur le bassin.
La station 01 (Br sud amont) est un ruisseau d’ordre 4, ce qui peut influencer la conductivité de l’eau à cette station. L’eau de cette station est aussi trouble avec des matières organiques déposées dans le fond de l’eau et d’un fond très vaseux. Elle est aussi sans doute influencée par l’autoroute à côté et les roches facilement dégradables qui sont sur les berges.
pH
pH variabilité spatiale
Commentaire:
Le pH sur les deux périodes n’ont pas beaucoup varié et cela prèsque sur tous les stations.
Le pH de la stations 08 indique une plus grande variabilité sur la période 2021-2022 par rapport au pH en 2001-2002.
le pH de la periode 01 présente une plus grand variabilité de données par rapport à la période 02.
Le pH présentes beaucoup de valeur abérante uniquement sur la periode de 2001-2002, ce qui indique des anomalies ou une variabilité extreme sur les stations 02 03 08 12 11 et 07.
Graphique de la variation du pH sur chacun des station en 2001:
## [1] "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01"
## [6] "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28"
## [11] "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26"
## [16] "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31"
## [21] "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01"
## [26] "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28"
## [31] "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26"
## [36] "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31"
## [41] "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01"
## [46] "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31"## Station pH_units
## 4 Pok-04 7.42
## 20 Pok-02 7.65
## 36 Pok-06 8.01
## 52 Pok-01 7.96
## 68 Pok-03 7.89
## 84 Pok-09 7.95
## 100 Pok-08 7.74
## 116 Pok-12 7.82
## 132 Pok-10 7.87
## 148 Pok-11 7.53
## 164 Pok-07 7.41
## 180 Pok-05 7.50## Station Date Station2 AnalysisSurfaceWater RPCSampleID
## 20 Pok-02 2001-10-31 Suggary 02 NA NA
## ClientSampleID DateSampled Sodium_mg_L Potassium_mg_L Calcium_mgL
## 20 NA NA 5.005 0.5535 12.9
## Magnesium_mg_L AlkalinityCaCO3_mg_L Chloride_mg_L Fluoride_mg_L Sulfate_mg_L
## 20 3.345 42.15 5.15 0.1 6.2
## Bromine_mg_L Ammonia_as_N_mg_L Unionized_20degC_mg_L NitrateNitrite_asN_mg_L
## 20 NaN 0.01 NaN NaN
## Nitrite_as_N_mg_L Nitrate_as_N_mg_L Nitrogen_Total_mg_L
## 20 0.05 0.05 NaN
## Phosphorus_Total_mg_L Carbon_Total_Organic_mg_L Colour_TCU
## 20 0.008 4.435 30
## Conductivity_microS_cm pH_units Turbidity_NTU Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L
## 20 120 7.65 2.05 NaN
## Carbonate_as_CaCO3_mg_L Hardness_as_CaCO3_mg_L TDS_calc_mg_L
## 20 NaN 46.1 59.1085
## Saturation_pH_20degC_units Langelier_Index_20degC AnalysisSurfaceWater.1
## 20 NaN NaN NA
## RPCSampleID.1 ClientSampleID2 DateSampled2 Analytes_Units Aluminum_mg_L
## 20 NA NA NA NaN 0.108
## Antimony_mg_L Arsenic_mg_L Barium_mg_L Beryllium_mg_L Bismuth_mg_L
## 20 1 1 NaN NaN NaN
## Boron_mg_L Cadmium_mg_L Calcium_mg_L Chromium_mg_L Cobalt_mg_L Copper_mg_L
## 20 NaN 0.1 12.9 0.0021 NaN 5e-04
## Iron_mg_L Lead_mg_L Lithium_mg_L Magnesium_mg_L.1 Manganese_mg_L
## 20 0.1775 1 NaN 3.345 0.0205
## Molybdenum_mg_L Nickel_mg_L Potassium_mg_L.1 Rubidium_mg_L Selenium_mg_L
## 20 NaN 0.005 0.5535 NaN NaN
## Silver_mg_L Sodium_mg_L.1 Strontium_mg_L Tellurium_mg_L Thallium_mg_L
## 20 NaN 5.005 NaN NaN NaN
## Tin_mg_L Uranium_mg_L Vanadium_mg_L Zinc_mg_L
## 20 NaN NaN NaN 0.005
## MicrobiologicalExaminationWater RPCSampleID3 ClientsampleID3 Datesampled3
## 20 NA NA NA NA
## Time.Sampled E_coli_MPN_100.mL Temp_eau_YSI_degC Oxyg_dissous_YSI_mg_L
## 20 NA 30 2.1 7.3
## Cond_YSI_mS_cm NOX_mg_L TKN_mg_L TP_L_mg_L SS_mg_L Year Period Campagne
## 20 NaN 0.057 0.3 0.008 15 2001 2001-2002 4Commentaire du graphique:
Le pH a baissé a toutes les stations de la fin de l’été à la fin de l’automne. À la fin de l’automne le pH de la station 02 est la plus élevé de tout les station pour baisser à la plus basse pH. En 2001 le pH est compris entre 7.4 et 8.2. le plus grand pH est observé à la station 01 à la fin de l’été de aout à septembre. Le plus bas pH est celle de la station.
Graphique de la variation du pH sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
Le pH n’a pas varié il est prèsque constant sur tout les station sauf à la station 01, 05. Le plus bas pH est observé à la station 04 sur tooute les saisons. La station 01 à le pH le plus élevé et à augmenté de fin aout en septembre pour baisser de septembre jusqu’en novembre. Le pH de la station a eu le meme allure que le pH de la station 01
Graphique de la variation du pH sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
Le pH le plus bas est observe sur la station 04. le pH le plus élevé est à la station 08. Le plus haut pH est observe sur les stations 08, 06, 07, le premier septembre.
Graphique de la variation du pH sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
Le pH a augmenté à tous les stations le premier septembre sauf à la station 04 qui à le plus bas pH. La station 01 à le pH le plus élevé. LepH à varié entre 7 et 8. De la fin de l’été au début de l’automne (01 septembre) le pH a augmenté à tous les stations et graduellement baisser ainsi de suite à tout les stations. Sauf à la station 04 le pH a baissé graduelement Durant les deux saisons.
Graphique de la variation du pH sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
Le pH en 2001 à baissé avec une allure décroissante. En 2002 le pH a augmenté à la fin de l’été pour ensuite baisser jusqu’a la fin de l’automne. En 2002 certaine station ont augmenté de pH. La plus haut pH est obtenu en 2001 et le plus bas en 2002.
Graphique de la variation du pH sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
Le pH en 2021 aaugment a la fin de l’été pour en suite baissé et augmenté à la fin de l’automne sauf le cas de la station 08 qui baisse de la fin de l’été jusqu’en octobre pour augmenté à la fin de l’automne. En 2022 l’éffet est contraire qu’en 2021, le pH augment de la fin de l’été jusqu’au 1er septembre pour baisséjusqu’à la fin de l’automne sauf à la station 04 ou deja depuis la fin de l’été le pH baisse jusqu’a la fin de l’automne.
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(pHg2001, pHg2002, pHg2021, pHg2022, ncol=2, nrow=2)## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
pHg2001_2022=ggplot(aes(y=pH_units , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
pHg2001_2022## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
COmmentaire du graph des quatre années:
Turbidité
Turbidité variabilité spatiale
## [1] 192 86## [1] 190 86
J’ai exclu deux valeur de la station 01 en 2001_2002 par la fonction subset(deux valeur plus grand que 20 NTU): sub1tub=subset(Pok2001.2022, Turbidity_NTU<20) dim(sub1tub)
Commentaire:
Une médiane plus élevée indique une valeur de turbidité plus élevée.
La turbidité indique une plus grande variabilité en 2001-2002 sur les stations 02, 01, 08, 12, 11 et 05 par rapport à la turbidité 20ans après. (la tubidité à baissé 20ans après à ces station).
La turbidité en 2021-2022 a une plus grande variabilité sur les stations 04, 06, 09, 10, et 07 par rapport à la turbidité 20en arrière.
La plus grande variabilité s’est observé sur les stations 08 et 01.
La turbidité présente très moins de variabilité des données sur la majorité des stations en 2001-2002 et 20ans après
Les moustaches au niveau de la station 08,02 et 12 en 2001-2002 et à la station 02 en 2021-2022 ce qui nous indique une grande variabilité dans les données.
La turbidité présente plus de valeurs abbérente dans les deux périodes ce qui indique la présences d’anomalies ou une variabilité extrême dans la periode une sur les stations 01, 03, 09, 11 et 05. De même que sur les stations 02, 03, 08, 12, 11 et 05 sur la periode deux.
Par rapport aux recommndations des normes cannadiennes en période d’écoulement limpide, l’augmentation induite de turbidité par rapport à la valeur de fond ne doit pas dépasser 8 NTU.
Dans le cas de notre rivière presque à tout les stations on est comprise entre cette valeur alors qu’au stat09 en 2001-2002 une valeur abbérente se retrouve au dela de cette valeur. Sur cette meme periode quelque station seraproche des 8 NTU.
Graphique de la variation de la Turbidité sur chacun des station en 2001
## NULL
Commentaire du graphique:
La station 01 à la turbidité la plus élevé. En plus de la fin de l’été au premier septembre la turbidité était constante et compris entre 5 et 10 NTU. À l’automne du 1er septembre au 1er octobre la turbidité de l’eau a fortement augmenté (90%) et ensuite baissé aussi de 90% à la fin de l’automne. Au niveau de toutes les autres stations la turbidité à varié entre 0 et 10 NTU. La turbidité la plus élevé est de 44NTU.
Graphique de la variation de la turbidité sur chacun des stations en 2002
## NULL
Commentaire du graphique:
Les pH qui ont le plus varié sont ceux de la station 08 et 12. la station 08 à baissé de la fin de l’été jusqu’en Septembre pour augmenter d’environs 65,7% de septembre en fin novembre. la station 12 fais l’inverse elle augmente de la fin d’été jusqu’en septembre pour aqytteindre le plus haut pH avans de baissé de 21,4% jusqu’à la fin de l’automne. (lors de la saison d’été à l’automne on observe une variation remarquable 2002). on observe une petite tendance de variation à la station 05 par raport aux autre stations.
Graphique de la variation de la Turbidité sur chacun des stations en 2021
## NULL
Commentaire du graphique:
Le pH des stations 01, 08 et 05 sont ceux qui ont les plus varié avec le plus pH. Le premier septembre presque toutes les station on un pH élevé sauf le 02, 11, 3. Le pH de la station 01 à augmenté de la fin de l’été jusqu’en 1er septembre avec la plus grande valeur du pH pour fortement baissé de 62,5% jusqu’en fin novembre. Sur la station 08 on observe une baisse j’usqu’au premier septembre pour en suite augmenté avant de baissé jusqu’à la fin de l’été. La station 02 et 11 ont le plus bas pH.
Graphique de la variation de la Turbidité sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
Tout les pH ont augmenté sur tout les stations durant les saisons sauf à la station 04. Le pH au niveau des autre stations sont uniforme et assandant.les stations 01 et 08 ont connus une augmentation continuel ayant les plus grands pH, surtout la station 8 à observé. La saison de la fin d’été au début de l’automne (1er sept) sur tout les station le pH a augmenté sauf à la station 03. Lors de la saison d’automne (octobre en fin novembre) à tout les station le pH à augmenté sauf à la station 04.
Graphique de la variation de la Turbidité sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
Le pH a plus varié en 2001 lors de la première période qu’à l’an 2002. le pH de la station 01 à extrainement augmenté le premier octobre 2001. le pH à varié entre 0 et 45 en 2001 et entre 0 et 10 en 2002 soit une différence de 35 log.les pH en 2001 ont augmenté et baissé durant les deux saison à la station 08, 09 et 11 contrairement en 2002 ou seul les station 08 et 12 qui ont varié. la station 8 à aussi augmenté avant de baissé et la station 11 baissé avants d’augmenté.
Graphique de la variation de la Turbidité sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
le pH le plus élevé est celle de la station 01 en 2021 et la station 08 en 2022. Sur la deuxieme periode ce sont les meme station qui on leurs turbidités plus élevé. La turbidité de l’eau est très minimes à cause de la vriation de 0 à 6 NTU.
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(Turbg2001, Turbg2002, Turbg2021, Turbg2022, ncol=2, nrow=2)## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Turbg2001_2022=ggplot(aes(y=Turbidity_NTU , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Turbg2001_2022## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Commentaire du graphique des quatre années :
La turbidité de l’eau à la station 01 (Br sud amont) est très élevée, de 70% par rapport à la turbidité enregistrée durant toute la période 01 et 02 et ce sur toute les stations.
La turbidité a augmenté sur toutes les stations en octobre 2001.
La station 08 présente une turbidité plus élevée durant les deux périodes que les autres stations.
La station 04 a la plus faible turbidité lors de la période 01 et la station 02 lors de la période 02.
Remarque :
La turbidité est élevée à toutes les stations en octobre 2001, mais sur la station 01, pourquoi cette hausse en pic ? Je sais que l’eau de la station est trouble en 2024 et qu’elle est près de l’autoroute et avec des roches altérables sur le bord. Alors qu’est-ce qui s’est passé en 2001 sur cette station et surtout sur toutes les stations, même si elles sont peut-être négligeables par rapport à celle de la station 01. Et le fait que toutes les stations ont subi une tendance à cette période me permet de dire que cela n’est pas dû à des erreurs de mesure.
Couleur
Couleur variabilité spatiale
J’ai voulu exclu une valeur celle de la station 01 qui est plus éloigné en prennant moi de 190 mais je remarque que trois valeurs ont été exclu doc je peux dis que cette sendance est correcte. et ca n’a rien changer à l’allure de la des graphiques.
dim(Pok2001.2022) sub1cou=subset(Pok2001.2022, Colour_TCU<190) dim(sub1cou)
Commentaire:
La teneur de la couleur de l’eau augmente sur les stations graduellement de la station 04 jusqu’à la station 05.
Les couleurs n’ont pas vraiment augmenté sur tout les autres stations en 2001-2002 et 20ans après mais uniquement sur les stations 07 et 05.
La couleur au niveau des stations 05 et 07 sont très élevé 20ans après les couleurs obtenu en 2001-2002. A ces memes stations les données indique une très grande variabilité de la couleur.
La couleurs de l’eau a la station 08 indique une grande variabilité en 2001-2002 de plus qu’en 2021-2022.
On observe plus de valeur abbérentes sur les stations 04, 02, 01, 10 et 07 en 2001-2002 et aussi plus de valeur abbérentes sur les stations 04, 06, 03, 12, 10 et 11 en 2021-2022.
La plus grande valeur abbérentes est observé sur la station 01 en 2001-2002.
la teneur de la couleur varie entre 0 et 200 NTU.
Par rapport au recommandation des normes canadienne pour la qualité des eaux la couleur d’une eau naturelle est situé en dessous de 5mg/l pour les eaux très limpide et 1200 mg/l pour les eaux sombres et tourbeusess.
Dans le cas de notre rivière on peux qualifié la nature de cette eau de propre car elle présente une teneur sombre de 16,66% sur les stations 07 et 05 en 2021-2022 et une teneur de 6,25% sombre en 2001-2002.
Par rapport au autre station ont peut les qualifiés d’eau limpide
L’Eau en 2001-2002 est plus limpide qu’en 2021-2022.
Graphique de la variation de la Couleur sur chacun des stations en 2001
## [1] "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01"
## [6] "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28"
## [11] "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26"
## [16] "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31"
## [21] "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01"
## [26] "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28"
## [31] "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26"
## [36] "2001-10-31" "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31"
## [41] "2001-08-01" "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31" "2001-08-01"
## [46] "2001-08-28" "2001-09-26" "2001-10-31"## [1] Station Colour_TCU
## <0 lignes> (ou 'row.names' de longueur nulle)Commentaire du graphique:
La couleur de l’eau est plus élevé à la station 01 et cela le premier octobre. les stations 05, 07 et 08 à la fin de l’automne en novembre on les teuneurs plus élevé. le reste des station.La couleur sur cette station varie entre 0 et 200, ou 09 stations varient entre 0 et 30 TCU.
Graphique de la variation de la Couleur sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
la station 02 à la plus faible teneur en couleur et tout les autres stations varient entre 0 et 30 TCU. Les station dont la teneur de la ccouleur à grandement varié sont les stations 12, 05, et 07. ces trois stations ont une teneur qui varient entre 20 et 80. la plus grande teneur est celle de la station 05, qui varie entre 80 et 75 TCU avec une grande baisse en septembre pour remonter en pique.
Graphique de la variation de la Couleur sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
Les plus grandes teneur en couleur sont les station 05 et 07 qui varient entre 0 et 180 TCU. La station 02 à la plus faible teneur en courleur. Les station 05 et 07 ont augmenté en pique en septembre jusqu’en octobre pour legerement baissé.
Graphique de la variation de la Couleur sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
Toujour la couleur lada station 05 et 07 ont les plus grande teneur en couleur. Elle ont aussi augmenté de septembre jusqu’en novembre. la station 08 aussi à legement augmenté d’aout jusqu’en novembre. la teneur a varié entre 0 et 150 TCU. la station 02 a toujour la plus faible teneur en couleur.
Graphique de la variation de la Couleur sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
La teneur en couleur la plus grande est celle de la station 01 en octobre 2001. durans la periodes 01 ce sont les stations 05,07 et 08 qui ont grandement varié. ces trois station on plus augmenté en 2001 qu’en 2002. en 2002 ils ont aussi augmenté mais moins qu’en 2002.
Graphique de la variation de la Couleur sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
Durant toutes la periodes 02 les stations 05 et 07 sont les plus élevé que tout les autre station et cela de septembre en octobre pour juste légerement baissé en novembre. En 2022 elles sont les plus qui ont augmenter mais moins qu’en 2021. la station 08 à augmenter continuellement de 2021 en 2022 mais un peu moin que les stations 05 et 07. (un phénomène en est surement la cause entre septembre et novembre de ces années à voir …)
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(Coulg2001, Coulg2002, Coulg2021, Coulg2022, ncol=2, nrow=2)## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Coulg2001_2022=ggplot(aes(y=Colour_TCU , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Coulg2001_2022## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Commentaire du graphique des quatre années :
La couleur de l’eau est très élevée à la station 01 (Br sud amont) seulement en octobre 2001 et enregistre la couleur la plus élevée.
Les stations 05 (McConnell) et 07 (Waugh) ont aussi très fortement augmenté en novembre 2001, 2002. 20 ans après, elles ont encore plus augmenté, plus qu’en la période 01, et ce en octobre 2021 et en octobre et novembre 2022.
La couleur la plus faible est celle de la station 02 (Suggary).
Ce paramètre est marqué par des pics spécifique.
Question :
Qu’est-ce qui s’est passé sur les stations 05 et 07 en novembre 2001 et 2002 ? Encore plus, 20 ans plus tard en octobre 2021 et 2022 ? Qu’est-ce qui s’est passé en octobre 2001 sur la station 01 ?
Quel facteur affecte la couleur de l’eau sur ces stations en ces périodes ? Est-ce des territoires déboisés ?
Remarque :
La station 07 est une station aménagée, non loin d’une ferme de porc, cela peut agir sur la couleur de l’eau. La station 05, elle, est un peu au milieu d’un territoire déboisé non loin de l’autoroute et sur les berges on observe des débris et une pente du territoire converge l’eau vers cette station. La berge est remplie de petites plantes, mais à quoi cela est dû reste à savoir.
Carbone organique dissous
Carbone organique dissous variabilité spatiale
Commentaire:
La teneur en carbone organique dissous est faible en 2001-2002 qu’en 2021-2022.
La teneur en carbone organique dissous est plus élevé sur les stations 01, 08, 07 et 05 en 2021-2022 de plus que 20ans en arrière.
La teneur en COD indique une plus grande variabilité aux stations 01 et 08 en 2001-2002 de plus que 20ans plus tard.
alors ue sur les stations 11, 07 et 05 ils indique une plus grande variabilité en 2021-2022 que 20ans en arrière.
Des moustaches plus longues indiquent une plus grande variabilité dans les données.
Les moustaches m’indiquent une plus grande variabilité des données sur les stations 07, 05 dans les deux periodes et plus en 2001-2002 sur la station 08 et aussi plus sur la stations 12 et 11 en 2021-2021
Les valeurs abbérentes s’observe plus en 2001-2002 sur les stations 04, 02, 10 et 07 ce qui indique des anomaliess ou une variabilité extrême sur ces station à cette période.
Commentaire du graphique:
La teneur en CTO a continuellement augmenté de aout à novembre à a station 08. Les plus grande teneur ont été enregistré d’octobre en Novembre. La station 04 à la plus faible teneur en CTO sauf en octobre. la plus forte teneur est la station 07.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
La teneur en CTO à varié entre 0 et 12 mg/l et la plus forte teneur est enrégistré sur les stations 05, 07 et 08. Ces trois station on baisé de teneur d’aout en septembre et fortement augmenté (75%) de septembre jusqu’en novembre. Ces trois station sont à garder à l’oeil (meme chose pour la couleur). La station 02 et 04 a la plus faible teneur (lui aussi à garder à l’oeil meme chose avec la couleur). la plus forte teneur est la station 07.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
Comme au précedant la station 04 et 02 on les plus basse teneur en CTO. Et les plus élevé les stations 05 et 07. De Septembre en octobre ils ont augmenté en pique pour en suite légement baissé en novembre. La teneur en CTO varie ici entre 0 et 18 mg/l. la plus forte teneur est la station 07.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
La plus faibe teneur est celle de la station 02. les stations 05,07 et 08 ont les plus grande teneur en CTO et ont continuelement augmenté D’aout en novembre. la plus forte teneur est la station 07.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
EN periode 01 la teneur en CTO à augmenté plus en 2001 qu’en 2002. En 2001 la teneur à augmenté d’octobre en novembre. et en 2002 la teneur à augmenté de septembre en novembre. cela s’observe sur les stations 07, 05 et 08.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
Les plus grande teneur ont été observé sur les stations 07 et 05. en 2021 la teneur était plus élevé à la station 07 qu’en 2022. à la station 05 la teneur était plus élevé en 2022 qu’en 2021.Sur les deux station en 2021 la teneur est monté en pique de septembre en octobre pour légèrement baissé en novembre, mais en 2022 la teneur à augmenté d’aout en novembre.
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(CTOg2001, CTOg2002, CTOg2021, CTOg2022, ncol=2, nrow=2)
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
CTOg2001_2022=ggplot(aes(y=Carbon_Total_Organic_mg_L , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
CTOg2001_2022
Commentaire du graphique des quatre années :
Conformément à la couleur de l’eau sur les stations 05 (McConnell), 07 (Waugh) et 08 (Sewell) en novembre 2001 et 2002, et octobre 2021 et novembre 2022, la concentration en carbone organique totale a aussi augmenté à ces périodes, et ce en pic.
Toutes les autres stations ont aussi augmenté à ces mêmes moments des périodes.
La station 02 (Suggary) a la plus faible teneur en COT (carbone organique totale) durant les deux périodes, et ce surtout lors de la deuxième période.
Ce paramètre est marqué par des pics.
Remarque :
Toutes les stations présentent une même tendance d’augmentation à ces dates, cela peut donc être dû à un phénomène territorial mais plus aux facteurs météorologiques ou climatiques à cause de la répétition de la même tendance sur toutes les stations.
E_coli
E_coli variabilité spatiale
## Station Date Station2 AnalysisSurfaceWater RPCSampleID
## 1 Pok-04 2001-08-01 Pok amont 04 NA NA
## 2 Pok-04 2001-08-28 Pok amont 04 NA NA
## 3 Pok-04 2001-09-26 Pok amont 04 NA NA
## 4 Pok-04 2001-10-31 Pok amont 04 NA NA
## 5 Pok-04 2002-07-29 Pok amont 04 NA NA
## 6 Pok-04 2002-08-28 Pok amont 04 NA NA
## 7 Pok-04 2002-10-02 Pok amont 04 NA NA
## 8 Pok-04 2002-10-31 Pok amont 04 NA NA
## 9 Pok-04 2021-07-28 Pok amont 04 NA NA
## 10 Pok-04 2021-08-31 Pok amont 04 NA NA
## 11 Pok-04 2021-10-05 Pok amont 04 NA NA
## 12 Pok-04 2021-10-28 Pok amont 04 NA NA
## 13 Pok-04 2022-07-28 Pok amont 04 NA NA
## 14 Pok-04 2022-09-01 Pok amont 04 NA NA
## 15 Pok-04 2022-10-03 Pok amont 04 NA NA
## 16 Pok-04 2022-11-01 Pok amont 04 NA NA
## 17 Pok-02 2001-08-01 Suggary 02 NA NA
## 18 Pok-02 2001-08-28 Suggary 02 NA NA
## 19 Pok-02 2001-09-26 Suggary 02 NA NA
## 20 Pok-02 2001-10-31 Suggary 02 NA NA
## 21 Pok-02 2002-07-29 Suggary 02 NA NA
## 22 Pok-02 2002-08-28 Suggary 02 NA NA
## 23 Pok-02 2002-10-02 Suggary 02 NA NA
## 24 Pok-02 2002-10-31 Suggary 02 NA NA
## 25 Pok-02 2021-07-28 Suggary 02 NA NA
## 26 Pok-02 2021-08-31 Suggary 02 NA NA
## 27 Pok-02 2021-10-05 Suggary 02 NA NA
## 28 Pok-02 2021-10-28 Suggary 02 NA NA
## 29 Pok-02 2022-07-28 Suggary 02 NA NA
## 30 Pok-02 2022-09-01 Suggary 02 NA NA
## 31 Pok-02 2022-10-03 Suggary 02 NA NA
## 32 Pok-02 2022-11-01 Suggary 02 NA NA
## 33 Pok-06 2001-08-01 Morrison 06 NA NA
## 34 Pok-06 2001-08-28 Morrison 06 NA NA
## 35 Pok-06 2001-09-26 Morrison 06 NA NA
## 36 Pok-06 2001-10-31 Morrison 06 NA NA
## 37 Pok-06 2002-07-29 Morrison 06 NA NA
## 38 Pok-06 2002-08-28 Morrison 06 NA NA
## 39 Pok-06 2002-10-02 Morrison 06 NA NA
## 40 Pok-06 2002-10-31 Morrison 06 NA NA
## 41 Pok-06 2021-07-28 Morrison 06 NA NA
## 42 Pok-06 2021-08-31 Morrison 06 NA NA
## 43 Pok-06 2021-10-05 Morrison 06 NA NA
## 44 Pok-06 2021-10-28 Morrison 06 NA NA
## 45 Pok-06 2022-07-28 Morrison 06 NA NA
## 46 Pok-06 2022-09-01 Morrison 06 NA NA
## 47 Pok-06 2022-10-03 Morrison 06 NA NA
## 48 Pok-06 2022-11-01 Morrison 06 NA NA
## 49 Pok-01 2001-08-01 br. sud amont 01 NA NA
## 50 Pok-01 2001-08-28 br. sud amont 01 NA NA
## 52 Pok-01 2001-10-31 br. sud amont 01 NA NA
## 53 Pok-01 2002-07-29 br. sud amont 01 NA NA
## 54 Pok-01 2002-08-28 br. sud amont 01 NA NA
## 55 Pok-01 2002-10-02 br. sud amont 01 NA NA
## 56 Pok-01 2002-10-31 br. sud amont 01 NA NA
## 57 Pok-01 2021-07-28 br. sud amont 01 NA NA
## 58 Pok-01 2021-08-31 br. sud amont 01 NA NA
## 59 Pok-01 2021-10-05 br. sud amont 01 NA NA
## 60 Pok-01 2021-10-28 br. sud amont 01 NA NA
## 61 Pok-01 2022-07-28 br. sud amont 01 NA NA
## 62 Pok-01 2022-09-01 br. sud amont 01 NA NA
## 63 Pok-01 2022-10-03 br. sud amont 01 NA NA
## 64 Pok-01 2022-11-01 br. sud amont 01 NA NA
## 65 Pok-03 2001-08-01 Branche sud aval 03 NA NA
## 66 Pok-03 2001-08-28 Branche sud aval 03 NA NA
## 67 Pok-03 2001-09-26 Branche sud aval 03 NA NA
## 68 Pok-03 2001-10-31 Branche sud aval 03 NA NA
## 69 Pok-03 2002-07-29 Branche sud aval 03 NA NA
## 70 Pok-03 2002-08-28 Branche sud aval 03 NA NA
## 71 Pok-03 2002-10-02 Branche sud aval 03 NA NA
## 72 Pok-03 2002-10-31 Branche sud aval 03 NA NA
## 73 Pok-03 2021-07-28 Branche sud aval 03 NA NA
## 74 Pok-03 2021-08-31 Branche sud aval 03 NA NA
## 75 Pok-03 2021-10-05 Branche sud aval 03 NA NA
## 76 Pok-03 2021-10-28 Branche sud aval 03 NA NA
## 77 Pok-03 2022-07-28 Branche sud aval 03 NA NA
## 78 Pok-03 2022-09-01 Branche sud aval 03 NA NA
## 79 Pok-03 2022-10-03 Branche sud aval 03 NA NA
## 80 Pok-03 2022-11-01 Branche sud aval 03 NA NA
## 81 Pok-09 2001-08-01 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 82 Pok-09 2001-08-28 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 83 Pok-09 2001-09-26 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 84 Pok-09 2001-10-31 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 85 Pok-09 2002-07-29 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 86 Pok-09 2002-08-28 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 87 Pok-09 2002-10-02 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 88 Pok-09 2002-10-31 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 89 Pok-09 2021-07-28 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 90 Pok-09 2021-08-31 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 91 Pok-09 2021-10-05 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 92 Pok-09 2021-10-28 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 93 Pok-09 2022-07-28 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 94 Pok-09 2022-09-01 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 95 Pok-09 2022-10-03 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 96 Pok-09 2022-11-01 Trout Val-Doucet 09 NA NA
## 97 Pok-08 2001-08-01 Sewell 08 NA NA
## 98 Pok-08 2001-08-28 Sewell 08 NA NA
## 99 Pok-08 2001-09-26 Sewell 08 NA NA
## 100 Pok-08 2001-10-31 Sewell 08 NA NA
## 101 Pok-08 2002-07-29 Sewell 08 NA NA
## 102 Pok-08 2002-08-28 Sewell 08 NA NA
## 103 Pok-08 2002-10-02 Sewell 08 NA NA
## 104 Pok-08 2002-10-31 Sewell 08 NA NA
## 105 Pok-08 2021-07-28 Sewell 08 NA NA
## 106 Pok-08 2021-08-31 Sewell 08 NA NA
## 107 Pok-08 2021-10-05 Sewell 08 NA NA
## 108 Pok-08 2021-10-28 Sewell 08 NA NA
## 109 Pok-08 2022-07-28 Sewell 08 NA NA
## 110 Pok-08 2022-09-01 Sewell 08 NA NA
## 111 Pok-08 2022-10-03 Sewell 08 NA NA
## 112 Pok-08 2022-11-01 Sewell 08 NA NA
## 113 Pok-12 2001-08-01 Dempsey 12 NA NA
## 114 Pok-12 2001-08-28 Dempsey 12 NA NA
## 115 Pok-12 2001-09-26 Dempsey 12 NA NA
## 116 Pok-12 2001-10-31 Dempsey 12 NA NA
## 117 Pok-12 2002-07-29 Dempsey 12 NA NA
## 118 Pok-12 2002-08-28 Dempsey 12 NA NA
## 119 Pok-12 2002-10-02 Dempsey 12 NA NA
## 120 Pok-12 2002-10-31 Dempsey 12 NA NA
## 121 Pok-12 2021-07-28 Dempsey 12 NA NA
## 122 Pok-12 2021-08-31 Dempsey 12 NA NA
## 123 Pok-12 2021-10-05 Dempsey 12 NA NA
## 124 Pok-12 2021-10-28 Dempsey 12 NA NA
## 125 Pok-12 2022-07-28 Dempsey 12 NA NA
## 126 Pok-12 2022-09-01 Dempsey 12 NA NA
## 127 Pok-12 2022-10-03 Dempsey 12 NA NA
## 128 Pok-12 2022-11-01 Dempsey 12 NA NA
## 129 Pok-10 2001-08-01 Pollard 10 NA NA
## 130 Pok-10 2001-08-28 Pollard 10 NA NA
## 131 Pok-10 2001-09-26 Pollard 10 NA NA
## 132 Pok-10 2001-10-31 Pollard 10 NA NA
## 133 Pok-10 2002-07-29 Pollard 10 NA NA
## 134 Pok-10 2002-08-28 Pollard 10 NA NA
## 135 Pok-10 2002-10-02 Pollard 10 NA NA
## 136 Pok-10 2002-10-31 Pollard 10 NA NA
## 137 Pok-10 2021-07-28 Pollard 10 NA NA
## 138 Pok-10 2021-08-31 Pollard 10 NA NA
## 139 Pok-10 2021-10-05 Pollard 10 NA NA
## 140 Pok-10 2021-10-28 Pollard 10 NA NA
## 141 Pok-10 2022-07-28 Pollard 10 NA NA
## 142 Pok-10 2022-09-01 Pollard 10 NA NA
## 143 Pok-10 2022-10-03 Pollard 10 NA NA
## 144 Pok-10 2022-11-01 Pollard 10 NA NA
## 145 Pok-11 2001-08-01 Malt 11 NA NA
## 146 Pok-11 2001-08-28 Malt 11 NA NA
## 147 Pok-11 2001-09-26 Malt 11 NA NA
## 148 Pok-11 2001-10-31 Malt 11 NA NA
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## 150 Pok-11 2002-08-28 Malt 11 NA NA
## 151 Pok-11 2002-10-02 Malt 11 NA NA
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## 153 Pok-11 2021-07-28 Malt 11 NA NA
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## 155 Pok-11 2021-10-05 Malt 11 NA NA
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## 157 Pok-11 2022-07-28 Malt 11 NA NA
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## 160 Pok-11 2022-11-01 Malt 11 NA NA
## 161 Pok-07 2001-08-01 Waugh sanct. 07 NA NA
## 162 Pok-07 2001-08-28 Waugh sanct. 07 NA NA
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## 164 Pok-07 2001-10-31 Waugh sanct. 07 NA NA
## 165 Pok-07 2002-07-29 Waugh sanct. 07 NA NA
## 166 Pok-07 2002-08-28 Waugh sanct. 07 NA NA
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## 168 Pok-07 2002-10-31 Waugh sanct. 07 NA NA
## 169 Pok-07 2021-07-28 Waugh sanct. 07 NA NA
## 170 Pok-07 2021-08-31 Waugh sanct. 07 NA NA
## 171 Pok-07 2021-10-05 Waugh sanct. 07 NA NA
## 172 Pok-07 2021-10-28 Waugh sanct. 07 NA NA
## 173 Pok-07 2022-07-28 Waugh sanct. 07 NA NA
## 174 Pok-07 2022-09-01 Waugh sanct. 07 NA NA
## 175 Pok-07 2022-10-03 Waugh sanct. 07 NA NA
## 176 Pok-07 2022-11-01 Waugh sanct. 07 NA NA
## 177 Pok-05 2001-08-01 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 178 Pok-05 2001-08-28 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 179 Pok-05 2001-09-26 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 180 Pok-05 2001-10-31 McConnell Six Rd 05 NA NA
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## 184 Pok-05 2002-10-31 McConnell Six Rd 05 NA NA
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## 188 Pok-05 2021-10-28 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 189 Pok-05 2022-07-28 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 190 Pok-05 2022-09-01 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 191 Pok-05 2022-10-03 McConnell Six Rd 05 NA NA
## 192 Pok-05 2022-11-01 McConnell Six Rd 05 NA NA
## ClientSampleID DateSampled Sodium_mg_L Potassium_mg_L Calcium_mgL
## 1 NA NA 1.900 0.1970 6.83
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## 101 0.0200 15 2002 2001-2002 5
## 102 0.0100 15 2002 2001-2002 6
## 103 0.0155 15 2002 2001-2002 7
## 104 0.0130 15 2002 2001-2002 8
## 105 NaN NaN 2021 2021-2022 9
## 106 NaN NaN 2021 2021-2022 10
## 107 NaN NaN 2021 2021-2022 11
## 108 NaN NaN 2021 2021-2022 12
## 109 NaN NaN 2022 2021-2022 13
## 110 NaN NaN 2022 2021-2022 14
## 111 NaN NaN 2022 2021-2022 15
## 112 NaN NaN 2022 2021-2022 16
## 113 0.0140 15 2001 2001-2002 1
## 114 0.0110 15 2001 2001-2002 2
## 115 0.0190 15 2001 2001-2002 3
## 116 0.0090 15 2001 2001-2002 4
## 117 0.0100 15 2002 2001-2002 5
## 118 0.0130 15 2002 2001-2002 6
## 119 0.0120 15 2002 2001-2002 7
## 120 0.0080 15 2002 2001-2002 8
## 121 NaN NaN 2021 2021-2022 9
## 122 NaN NaN 2021 2021-2022 10
## 123 NaN NaN 2021 2021-2022 11
## 124 NaN NaN 2021 2021-2022 12
## 125 NaN NaN 2022 2021-2022 13
## 126 NaN NaN 2022 2021-2022 14
## 127 NaN NaN 2022 2021-2022 15
## 128 NaN NaN 2022 2021-2022 16
## 129 0.0150 15 2001 2001-2002 1
## 130 0.0170 15 2001 2001-2002 2
## 131 0.0155 15 2001 2001-2002 3
## 132 0.0080 15 2001 2001-2002 4
## 133 0.0230 15 2002 2001-2002 5
## 134 0.0160 15 2002 2001-2002 6
## 135 0.0110 15 2002 2001-2002 7
## 136 0.0060 15 2002 2001-2002 8
## 137 NaN NaN 2021 2021-2022 9
## 138 NaN NaN 2021 2021-2022 10
## 139 NaN NaN 2021 2021-2022 11
## 140 NaN NaN 2021 2021-2022 12
## 141 NaN NaN 2022 2021-2022 13
## 142 NaN NaN 2022 2021-2022 14
## 143 NaN NaN 2022 2021-2022 15
## 144 NaN NaN 2022 2021-2022 16
## 145 0.0110 15 2001 2001-2002 1
## 146 0.0080 15 2001 2001-2002 2
## 147 0.0120 15 2001 2001-2002 3
## 148 0.0070 15 2001 2001-2002 4
## 149 0.0090 15 2002 2001-2002 5
## 150 0.0110 15 2002 2001-2002 6
## 151 0.0080 15 2002 2001-2002 7
## 152 0.0050 15 2002 2001-2002 8
## 153 NaN NaN 2021 2021-2022 9
## 154 NaN NaN 2021 2021-2022 10
## 155 NaN NaN 2021 2021-2022 11
## 156 NaN NaN 2021 2021-2022 12
## 157 NaN NaN 2022 2021-2022 13
## 158 NaN NaN 2022 2021-2022 14
## 159 NaN NaN 2022 2021-2022 15
## 160 NaN NaN 2022 2021-2022 16
## 161 0.0150 15 2001 2001-2002 1
## 162 0.0090 15 2001 2001-2002 2
## 163 0.0140 15 2001 2001-2002 3
## 164 0.0120 15 2001 2001-2002 4
## 165 0.0120 15 2002 2001-2002 5
## 166 0.0130 15 2002 2001-2002 6
## 167 0.0090 15 2002 2001-2002 7
## 168 0.0080 15 2002 2001-2002 8
## 169 NaN NaN 2021 2021-2022 9
## 170 NaN NaN 2021 2021-2022 10
## 171 NaN NaN 2021 2021-2022 11
## 172 NaN NaN 2021 2021-2022 12
## 173 NaN NaN 2022 2021-2022 13
## 174 NaN NaN 2022 2021-2022 14
## 175 NaN NaN 2022 2021-2022 15
## 176 NaN NaN 2022 2021-2022 16
## 177 0.0160 15 2001 2001-2002 1
## 178 0.0130 15 2001 2001-2002 2
## 179 0.0130 15 2001 2001-2002 3
## 180 0.0110 15 2001 2001-2002 4
## 181 0.0130 15 2002 2001-2002 5
## 182 0.0140 15 2002 2001-2002 6
## 183 0.0110 15 2002 2001-2002 7
## 184 0.0090 15 2002 2001-2002 8
## 185 NaN NaN 2021 2021-2022 9
## 186 NaN NaN 2021 2021-2022 10
## 187 NaN NaN 2021 2021-2022 11
## 188 NaN NaN 2021 2021-2022 12
## 189 NaN NaN 2022 2021-2022 13
## 190 NaN NaN 2022 2021-2022 14
## 191 NaN NaN 2022 2021-2022 15
## 192 NaN NaN 2022 2021-2022 16## [1] 191 86
Commentaire:
La teneur en bacterie E_coli sont plus élevé uniquement sur les stations 10, 07 et 05 en 2001-2002 et ont une présence très négligeableen ces meme station en 2021-2022.
sur tout les station en 2021-2022 les la teneur en E_Coli sont très faible.
Les E_colis présente une tres grande variabilité sur la station 10, 07 et 05.
Des moustaches plus longues indiquent une plus grande variabilité dans les données.
les E_coli ont une longue variabilité trop élevé sur la station 10 et une longue variabilité élevé et faible sur la station 07.
Beaucoup de valeurs aberrantes peuvent indiquer des anomalies ou une variabilité extrême dans certaines stations ou périodes.
Les E_coli présentent beaucoup de valeurs abbérentes trops élevé prèsque sur tout les stations ce qui nous indique peut etre une anomalies ou une variabilité extrême dans autres station ou la concentration des E_coli sont tres élevé.
Commentaire du graphique:
La concentration des E_coli à varié en 2002 entre 0 et 2000mg/l. La concentration des E_coli à la station 07 est la plus élevé en aout jusqu’en novembre. Mais en octobre la concentration à augmenté en pique à tout les stations.la station 01 a la concentration la plus élevé de 2000 mg/l cette saison. (pourquoi la concentration augment à tout les stationsn en oct 2001 et qu’e s’est il passé pour qu’on ait ces valeurs)
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
La concentration des E_coli ont augmenté et baissé sur les stations 07, 10 et 05 lors de la saison du fin d’été à la saison de fin d’automne.La concentration la plus élevé est celle de la station 10 en aout pour complètement baisser jusqu’a la fin de l’automne. En aout comme sur tout les autre station la concentration était faible avant d’augmenter jusqu’a 300mg/l en septembre pour baisser jusqu’en novembre à la station 05. A la station 07 elle continue à augmenté d’aout en octobre jusqua attein la concentration la plus élevé d’environs 700mg/l pour fortement baisser jusqu’en novembre (en dessous de 100mg/l). La concentration des E_coli à varié en 2002 entre 0 et 200mg/l.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
La concentration des E_coli sont comprise entre 0 et 230mg/l. La plus grande concentration est cele de la station 02 qui a augmenté en pique en septembre pour avoir la valeur la plus élevé d’environs 235mg/l pour ensuite baisser jusqu’avoir la plus basse concentration en novembre. la plus basse concentration est celle de la station 04.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
La concentration des E_coli sont comprise entre 0 et 1050mg/l. La plus grande concentration est observé sur les station 10 et 06 en septembre. La station 10 à la plus forte concentration d’environ 1000mg/l à coté de la station 06 qui à environs mg/l. la concentration est faible sur tout les autres station mais en septembre ils ont tous variées.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
LA concentration est très élevé en rapport a par rapport à l’an 2002 on observe une mutiplication par deux de la concentration en 2002. En 2001 la concentration à varié entre0 et 2000mg/l et en 2002 entre 0 et 750mg/l c’est à dit la concentration des E_coli en 2001 on doublement baisser en 2002. Ces grandes augmentation ont été observé lors de la saison d’automne en octobre 2001 et en septembre en 2002
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
Contriarement à la période précedent 2001-2002, la concentration cette periode à augmenté de 2021 en 2022. En 2021 En 2021 la concentration est comprise entre 0 et 250mg/l et cette augmentation est enregistré au début de la saison d’automne en septembre. en 2022 la concentration à quadiplé (comprise entre 0 et 1050mg/L) et cette augmentation s’est observé aussi au début de la saison d’automne en septembre.
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(Ecolig2001, Ecolig2002, Ecolig2021, Ecolig2022, ncol=2, nrow=2)
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Ecolig2001_2022=ggplot(aes(y=E_coli_MPN_100.mL , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Ecolig2001_2022
Commentaire du graphique des quatre années :
Les bactéries E_coli ont une concentration très élevée et en pic sur toutes les stations en octobre 2001.
En septembre 2022, on observe encore un pic de bactéries E_coli dans les eaux sur toutes les stations, mais en baisse de 50% par rapport à celle en 2001.
Les stations 01, 10, 09, 03, 07 et 4 présentent une plus grande concentration de bactéries en 2001 contrairement à celle obtenu en 2022 où ce sont seulement les stations 10 et 01 qui présentent les plus grandes concentrations.
Le plus grand pic de bactéries est celui de la station 01 et 10.
Les stations 07 et 10 présentent les plus grands pics en 2002.
La concentration de l’eau en bactéries est très élevée en 2001 par rapport à la concentration en 2022, elle a baissé de 50%.
Remarque :
La station 07 a une porcherie pas loin d’elle ce qui peut etre à cause à son niveau mais les autres on dois creuser.
Question :
Quelle est la cause des bactéries dans l’eau des stations 01, 10, 09, 03, 07 et 02 en 2001 et des stations 10 et 01 en 2022 ?
Phosphore
Phosphore variabilité spatiale
Commentaire:
Le phosphore est plus faible sur tous les stations à la période de 2001-2002 et plus élevé 20ans après sur tout les stations.
le phosphore de la station 10 est extrêmement élevé à la deuxième période et ce plus que celle de toutes les autre stations.
Le phosphore de la station 01 est très négligeable à la période 02.
Le phosphore à la plus grande variabilité sur la station 10 en 2021, plus grand de tout les deux période. Elle présente aussi une grande variabilité des données forte.
les données de la période 02 présente plus de valeur abbérente, et ce sur les station 04 0201 08 et 11.
le phosphore à varié entre 0 et 0,06 mg/l
Commentaire du graphique:
Le phosphore présente la plus grande valeur sur la station 12 en octobre et on on observe une penchant qui augmente sur prèsque tout les stations a cette meme date de la saison.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
Le phosphore de la station 10 et 08 sont les plus élevé à la fin de l’été en aout. Il varie entre 0,005 et 0,020 mg/l. Le phosphore sur tout les stations ont baissé d’aut en novembre.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
Le phosphore de la station 10 est la plus élevé de tout les stations de l’été en automne. Lest autres station n’ont pas vraiment varié.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
Le phosphore de la station 10 en cette années est aussi élevé que cette années que celle de toutes les autre stations et cela de l’été à l’automne.
le phosphore sur les autres stations sont prèsque identique
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
Le phosphore de la période 01 à la plus haute et faible teneur en 2002. le phosphore à plus baissé en 2002 qu’en 2001.
Graphique de la variation du Carbon Total Organic sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
La station 10 sur toute la péeriode 02 à la plus grande teneur en phosphore. sur toute la période le phosphore de la station 10 à augmenté de aout en septembre et ensuite baissé jusqu.en novembre.
La station 02 présente une allure de la station la plus faible de toutes la période.
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(Phosg2001, Phosg2002, Phosg2021, Phosg2022, ncol=2, nrow=2)
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Phosg2001_2022=ggplot(aes(y=Phosphorus_Total_mg_L , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Phosg2001_2022
Commentaire du graphique des quatre années :
La teneur en phosphore a augmenté dans l’eau au niveau de la station 10 durant la période 02.
Le phosphore a augmenté en pic pendant la deuxième période sur la station 10 en septembre 2021 et en septembre 2022.
Toutes les autres stations ont augmenté de manière synchrone en octobre 2001 et encore plus en août 2021.
Question :
À quoi est due cette augmentation synchrone sur toutes les stations en ces dates ?
Azote
Azote variabilité spatiale
Commentaire:
La concentration de Nitrate est très élevé Sur la station 10 en 2021-2022 de plus qu’en 2001-2002.
Le nitrate de la station 10 et 05 est plus élevé que celle des autres stations.
Le nitrate est très faible sur tous les stations en 2001-2002 et très élevé 20ans après.
Le nitrate présente une plus grande variabilité en 2001-2002 sur les stations 02 et 08 qu’en 20221-2022.
les plus grande variabilité sont observé en 2021-2022 sur les stations 10 et 05, et c’est les plus grandes variabilité de tous les périodes.
On observe une plus grande variabilité de données sur la station 10
Le nitrate présente plus de forte valeur abbérente sur les 12, 11, et 07 en 2021-2022
Commentaire du graphique:
Les station 10 et 05 ont les plus grande teneur en nitrate et on observe une grande baisse au niveau de la station 05 de septembre en novembre.
La plus basse teneur en nitrate est celle de la station 07.
Graphique de la variation de l’Azote sur chacun des stations en 2002
Commentaire du graphique:
La station 07 à toujour la plus faible teneur en nitrate. Le nitrate de la station 10 baisse en pique d’aout en octobre pour legerement hausser en novembre.
Graphique de la variation de l’Azote Organic sur chacun des stations en 2021
Commentaire du graphique:
Le nitrate de la station 10 à la plus forte teneur d’aout en novembre. La station 05 était constatnt de aout en septembre et ensuite augmentéjusqu’en novembre. Le nitrate de la station 07 est toujour la plus faible.
Graphique de la variation de l’Azote sur chacun des stations en 2022
Commentaire du graphique:
Le nitrate de la station 10 est la plus élevé et augment d’aout en novembre. Le station 05 est la deuxieme plus élevé et qui à légèrement baissé.
Graphique de la variation de l’Azote sur chacun des stations entre period: 2001_2002
Commentaire:
Le nitrate a plus baisser en 2002 qu’en 2001 et la plus forte valeur est enrégistrer en 2002
Graphique de la variation de l’Azote sur chacun des stations entre period: 2021_2022
Commentaire:
Le nitrate des station 10 et 05 sont les plus élevé de tous la période 2021-2022. Le nitrate en 2022 à plus augmenté qu’en 2021 sur la station 10.
Le nitrate sur la station 05 à augmenté en 2021 et à legerement baissé en 2022.
Les 04 graph en un pour la COnductivité
ggarrange(Nitrateg2001, Nitrateg2002, Nitrateg2021, Nitrateg2022, ncol=2, nrow=2)
Autre manière de voir les variations saisonnières sur quatre années:
traiter la date comme “Campagne no” (voir la création de la variable
“Campagne” au début du script).
Nitrateg2001_2022=ggplot(aes(y=Nitrate_as_N_mg_L , x=Campagne), data=Pok2001.2022) +
scale_shape_manual(values=1:nlevels(Pok2001.2022$Station2)) +
geom_line(aes(color=Station2, linetype=Station2)) +
geom_point(aes(color=Station2, shape=Station2)) +
theme_bw()
Nitrateg2001_2022
Commentaire du graphique des quatre années :
La concentration de nitrate est plus élevée dans la deuxième période des analyses que la concentration à la période 01 sur les stations 10 (Pollard) et 05 (McConnell).
En général, les plus faibles concentrations ont été observées en 2001-2002. Avec un pic sur tous les stations en août 2002
La concentration la plus basse est celle à la station 07.
Les stations 05 et 10 sont un peu plus proches de l’autoroute, mais leurs berges sont très humides et sont des tourbières avec des plantes qui poussent aux alentours (je ne connais pas le nom des plantes, c’est pour cela que je ne les ai pas citées.
2) Analyser les données (les tests)
Dureté
Examiner les données
Comparer 2001-2002 à 2021-2022
Les valeurs de dureté en 2021-2022 sont légèrement inférieures à celles
de 2001-2002.
Obtenir des statistiques par période avec la fonction “tapply”
## $`2001-2002`
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 21.40 39.30 48.70 47.16 53.05 83.90 1
##
## $`2021-2022`
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 19.30 34.75 42.35 43.74 51.50 84.10En moyenne, la dureté en 2021-2022 (44 mg CaCO3/L) est plus faible qu’en 2001-2002 (48 mg/L). Cette différence est-elle imputable à l’erreur d’échantillonnage (hypothèse nulle H0) ou bien à des forces hydrologiques, biologiques, physiques, chimiques, sociologiques, psychologiques ou autres (hypothèse alterne H1)?
Vérifier les conditions d’application d’un test de t
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Pok2001.2022$Hardness_as_CaCO3_mg_L
## W = 0.97407, p-value = 0.001292
Les valeurs extrêmes sont plus fréquentes (ou plus extrêmes)
qu’attendues si les données devaient suivre une distribution
normale.
Même si les données ne sont pas normalement distriuées, tentons un test de t pour voir si la différence de dureté entre époques est attribuable au hasard de l’échantillonnage.
Comme les mêmes “individus” (stations) sont mesurés avant et après, il nous faut un test de t “apparié” (diapo 79).
Créer deux groupes de même taille
car le test de t suppose des groupes de même taille.
## [1] "data.frame"## [1] 96 1Ne prendre que les 96 premières rangées pour que la série soit d’égale longueur au groupe 2021-2022
## [1] 22.30 24.40 27.60 23.20 21.40 21.70 25.20 25.00 50.60 51.30 54.10 46.10
## [13] 40.60 42.70 45.80 39.60 51.60 51.70 48.70 50.00 52.70 51.30 52.80 60.20
## [25] 75.40 75.40 63.40 60.80 59.70 78.40 83.90 66.95 50.90 50.20 47.00 49.40
## [37] 46.80 47.60 50.40 NaN 44.00 48.20 45.90 43.00 45.40 45.20 50.20 45.80
## [49] 49.70 53.50 61.90 34.90 47.20 65.20 58.25 33.50 53.40 53.10 47.40 46.60
## [61] 52.75 51.50 60.30 49.00 51.50 54.90 48.45 52.60 53.00 54.60 59.50 62.90
## [73] 35.50 33.30 35.60 33.40 32.60 34.20 41.00 35.50 54.60 51.40 53.10 39.00
## [85] 49.10 49.50 55.90 45.90 35.80 41.80 37.90 28.60 36.50 39.70 38.00 31.80## [1] 96## [1] 96 1## [1] 96##
## Paired t-test
##
## data: groupe1Hard and groupe2Hard
## t = 4.3126, df = 94, p-value = 3.979e-05
## alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 1.869287 5.059135
## sample estimates:
## mean difference
## 3.464211La valeur p=0.015 représente la probabilité que l’hypothèse nulle soit vraie. Comme elle est inférieure au seuil de signification généralement utilisé de 5 pourcen, on décide de… accepter ou rejeter Ho??? On s’en reparle demain (2024-04-05 vendredi).
En fait, les tests appariés supposent que l’individu qui fait l’objet d’une mesure AVANT est le même individu après. Dans notre cas, il serait difficile de dire que l’objet “Station 1 du 1er août 2001” est le même objet que “Station 1 du 28 juillet 2022”.
Répétons alors le test t sans l’option “paired”, et donc sans tronquer nos données.
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: Pok2001.2022$Hardness_as_CaCO3_mg_L by Pok2001.2022$Period
## t = 1.8658, df = 188.77, p-value = 0.06362
## alternative hypothesis: true difference in means between group 2001-2002 and group 2021-2022 is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.1955681 7.0300857
## sample estimates:
## mean in group 2001-2002 mean in group 2021-2022
## 47.15684 43.73958Test de rang
En transformant les données en rangs, on perd de l’information, ce qui est désavantageux. Par contre, des tests statistiques peuvent être utilisés sur des rangs avec très peu de conditions à respecter. Le désavantage est que ces tests sont moins puissants (moins aptes à détecter une différence réel.
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## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: Pok2001.2022$Hardness_as_CaCO3_mg_L by Pok2001.2022$Period
## W = 5363.5, p-value = 0.03554
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0Tester les différences entre stations avec l’ANOVA
Les différences observées entre les moyennes de dureté par stations sont-elles dues au hasard de l’échantillonnage (hypothèse nulle) ou bien à un processus (hypothèse alterne)? Essayons l’analyse de variance avec la fonction aov.
## Call:
## aov(formula = Pok2001.2022$Hardness_as_CaCO3_mg_L ~ Pok2001.2022$Station)
##
## Terms:
## Pok2001.2022$Station Residuals
## Sum of Squares 21686.312 9157.254
## Deg. of Freedom 11 179
##
## Residual standard error: 7.152471
## Estimated effects may be unbalanced
## 1 observation effacée parce que manquante## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Pok2001.2022$Station 11 21686 1971.5 38.54 <2e-16 ***
## Residuals 179 9157 51.2
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 1 observation effacée parce que manquanteLa dureté et l’alcalinité sont-elles corrélées?
Lister les noms de variables
## [1] "Station" "Date"
## [3] "Station2" "AnalysisSurfaceWater"
## [5] "RPCSampleID" "ClientSampleID"
## [7] "DateSampled" "Sodium_mg_L"
## [9] "Potassium_mg_L" "Calcium_mgL"
## [11] "Magnesium_mg_L" "AlkalinityCaCO3_mg_L"
## [13] "Chloride_mg_L" "Fluoride_mg_L"
## [15] "Sulfate_mg_L" "Bromine_mg_L"
## [17] "Ammonia_as_N_mg_L" "Unionized_20degC_mg_L"
## [19] "NitrateNitrite_asN_mg_L" "Nitrite_as_N_mg_L"
## [21] "Nitrate_as_N_mg_L" "Nitrogen_Total_mg_L"
## [23] "Phosphorus_Total_mg_L" "Carbon_Total_Organic_mg_L"
## [25] "Colour_TCU" "Conductivity_microS_cm"
## [27] "pH_units" "Turbidity_NTU"
## [29] "Bicarbonate_as_CaCO3_mg_L" "Carbonate_as_CaCO3_mg_L"
## [31] "Hardness_as_CaCO3_mg_L" "TDS_calc_mg_L"
## [33] "Saturation_pH_20degC_units" "Langelier_Index_20degC"
## [35] "AnalysisSurfaceWater.1" "RPCSampleID.1"
## [37] "ClientSampleID2" "DateSampled2"
## [39] "Analytes_Units" "Aluminum_mg_L"
## [41] "Antimony_mg_L" "Arsenic_mg_L"
## [43] "Barium_mg_L" "Beryllium_mg_L"
## [45] "Bismuth_mg_L" "Boron_mg_L"
## [47] "Cadmium_mg_L" "Calcium_mg_L"
## [49] "Chromium_mg_L" "Cobalt_mg_L"
## [51] "Copper_mg_L" "Iron_mg_L"
## [53] "Lead_mg_L" "Lithium_mg_L"
## [55] "Magnesium_mg_L.1" "Manganese_mg_L"
## [57] "Molybdenum_mg_L" "Nickel_mg_L"
## [59] "Potassium_mg_L.1" "Rubidium_mg_L"
## [61] "Selenium_mg_L" "Silver_mg_L"
## [63] "Sodium_mg_L.1" "Strontium_mg_L"
## [65] "Tellurium_mg_L" "Thallium_mg_L"
## [67] "Tin_mg_L" "Uranium_mg_L"
## [69] "Vanadium_mg_L" "Zinc_mg_L"
## [71] "MicrobiologicalExaminationWater" "RPCSampleID3"
## [73] "ClientsampleID3" "Datesampled3"
## [75] "Time.Sampled" "E_coli_MPN_100.mL"
## [77] "Temp_eau_YSI_degC" "Oxyg_dissous_YSI_mg_L"
## [79] "Cond_YSI_mS_cm" "NOX_mg_L"
## [81] "TKN_mg_L" "TP_L_mg_L"
## [83] "SS_mg_L" "Year"
## [85] "Period" "Campagne"
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: Pok2001.2022$Hardness_as_CaCO3_mg_L and Pok2001.2022$AlkalinityCaCO3_mg_L
## t = 37.435, df = 189, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.9192339 0.9535898
## sample estimates:
## cor
## 0.9387012Commentaire:
Une médiane plus élevée indique une valeur d’oxygène dissous plus élevée.
Une boîte plus large indique une plus grande variabilité de l’oxygène dissous.
Des moustaches plus longues indiquent une plus grande variabilité dans les données.
Beaucoup de valeurs aberrantes peuvent indiquer des anomalies ou une variabilité extrême dans certaines stations ou périodes.
## [1] 192 7
## Graphique Essai maybec
Corrélation de rang (plus robuste, mais moins puissant)
RÉFÉRENCES
Rabearisoa, Andry Harinaina, Bertrand Manjolongo, Ravo Victoire
Nasolomampionona, Hajandrainy Rabearisoa, Bruno Razanamparany, and
Nasolo Sedravola Randimbiarison. 2023. “Evaluation Des
Impacts Environnementaux Et
Sanitaires Liés Aux Analyses
Physico-Chimique Et
Bactériologique de La Rivière
Matsiatra à Fianarantsoa,
Madagascar.” European Scientific Journal,
ESJ 19 (36): 206. https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n36p206.